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└─ Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能（完整版） - 499元 ->
　 ├─ 第9章 逻辑回归 ->
　 　 ├─ 9-8 OvR与OvO.mp4 - 65.86 MB
　 　 ├─ 9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp4 - 85.09 MB
　 　 ├─ 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 - 72.41 MB
　 　 ├─ 9-5 决策边界.mp4 - 98.85 MB
　 　 ├─ 9-4 实现逻辑回归算法.mp4 - 141.51 MB
　 　 ├─ 9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4 - 48.94 MB
　 　 ├─ 9-2 逻辑回归的损失函数.mp4 - 36.88 MB
　 　 └─ 9-1 什么是逻辑回归.mp4 - 37.33 MB
　 ├─ 第8章 多项式回归与模型泛化 ->
　 　 ├─ 8-9 LASSO.mp4 - 69.89 MB
　 　 ├─ 8-8 模型泛化与岭回归.mp4 - 106.05 MB
　 　 ├─ 8-7 偏差方差平衡.mp4 - 35.51 MB
　 　 ├─ 8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 - 132.98 MB
　 　 ├─ 8-5 学习曲线.mp4 - 79.53 MB
　 　 ├─ 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 - 103.78 MB
　 　 ├─ 8-3 过拟合与欠拟合.mp4 - 109.96 MB
　 　 ├─ 8-2 scikit-learn 中的多项式回归.mp4 - 80.46 MB
　 　 └─ 8-10 L1，L2弹性网络.mp4 - 26.47 MB
　 　 └─ …………………………
　 ├─ 第7章 PCA与梯度上升法 ->
　 　 ├─ 7-9 人脸识别与特征脸.mp4 - 69.1 MB
　 　 ├─ 7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 - 67.71 MB
　 　 ├─ 7-7 试手MNIST数据集.mp4 - 61.85 MB
　 　 ├─ 7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 - 111.24 MB
　 　 ├─ 7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 - 92.26 MB
　 　 ├─ 7-4 高维数据映射为低维数据（）.mp4 - 73.25 MB
　 　 ├─ 7-3 求数据的主成分.mp4 - 96.85 MB
　 　 ├─ 7-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 - 20.17 MB
　 　 └─ 7-1 什么是PCA.mp4 - 37.78 MB
　 ├─ 第6章 梯度下降法 ->
　 　 ├─ 6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 - 18.08 MB
　 　 ├─ 6-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 - 59.09 MB
　 　 ├─ 6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4 - 130.65 MB
　 　 ├─ 6-6 随机梯度下降法.mp4 - 77.4 MB
　 　 ├─ 6-5 梯度下降法的向量化.mp4 - 108.59 MB
　 　 ├─ 6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 - 84.18 MB
　 　 ├─ 6-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 - 35.27 MB
　 　 ├─ 6-2线性回归中的梯度下降法.mp4 - 109.29 MB
　 　 └─ 6-1 什么是梯度下降法.mp4 - 33.49 MB
　 ├─ 第5章 线性回归法 ->
　 　 ├─ 5-9 使用Scilit-learn解决回归问题.mp4 - 82.34 MB
　 　 ├─ 5-8 实现多元线性回归.mp4 - 78.59 MB
　 　 ├─ 5-7多元线性回归和正规方程解.mp4 - 33.28 MB
　 　 ├─ 5-6 最好的衡量线性回归法的指标.mp4 - 56.12 MB
　 　 ├─ 5-5 R Squared.mp4 - 90.33 MB
　 　 ├─ 5-4 衡量线性回归的指标.mp4 - 56.59 MB
　 　 ├─ 5-3 简单线性回归的实现.mp4 - 75.69 MB
　 　 ├─ 5-2 最小乘法.mp4 - 24.65 MB
　 　 └─ 5-10 线性回归的可解释性.mp4 - 61.85 MB
　 　 └─ …………………………
　 ├─ 第4章 最基础的分类算法 ->
　 　 ├─ 4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4 - 22.66 MB
　 　 ├─ 4-8 Scikit-learn中的Scaler.mp4 - 115.75 MB
　 　 ├─ 4-7 数据归一化.mp4 - 56.81 MB
　 　 ├─ 4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4 - 131.02 MB
　 　 ├─ 4-5 超参数.mp4 - 92.3 MB
　 　 ├─ 4-4 分类准确度.mp4 - 130.51 MB
　 　 ├─ 4-3 训练数据集.mp4 - 122.47 MB
　 　 ├─ 4-2 scikit-learn机器学习算法封装.mp4 - 145.12 MB
　 　 └─ 4-1 K近邻算法.mp4 - 74.44 MB
　 └─ …………………………