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内容详情：7-3_求数据的主成分.mp4 7-9_人脸识别与特征脸.mp4 7-2_求数据的主成分PCA问题.mp4 7-4_高维数据映射为低维数据（）.mp4 7-1_什么是PCA.mp4 7-5_高纬数据映射为低纬数据.mp4 7-7_试手MNIST数据集.mp4 7-6_scikit-learn中的PCA.mp4 7-8_使用PCA对数据进行降噪.mp4 1-1_什么是机器学习.mp4 1-3课程所使用的技术栈.mp4 1-2课程涵盖的内容和理念.mp4 3-3_Numpy_数据基础.mp4 3-1_Jupyter_Notebook基础.mp4 3-8_Numpy_中的聚合运算.mp4 3-2Jupter_Notebook_中的魔法命令.mp4 3-4_创建Numpy_数据和矩阵.mp4 3-7_Numpy中的矩阵运算.mp4 3-9_Numpy中的arg运算.mp4 3-10_Numpy中的比较和Fancy_lindexing.mp4 3-11_Matplotlib数据可视化基础.mp4 3-12_数据加载和简单的数据搜索.mp4 3-5_Numpy数组和矩阵的基本操作.mp4 3-6_Numpy_数据和矩阵的合并与分割.mp4 11-8_RBF核函数中的gamma.mp4 11-9_SVM思想解决回归问题.mp4 11-2_svm背后的最优化问题.mp4 11-5_SVM中使用多项式特征和核函数.mp4 11-3_Soft_Margin_SVM.mp4 11-6_什么是核函数.mp4 11-4_Scikit-learn_中的SVM.mp4 11-7RBF核函数.mp4 11-1_什么是SVM.mp4 8-7_偏差方差平衡.mp4 8-1_什么是多项式回归.mp4 8-3_过拟合与欠拟合.mp4 8-10_L1，L2弹性网络.mp4 8-9_LASSO.mp4 8-6_验证数...等。
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