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内容详情：09_矩阵运算计算m和b的偏导数_ev.mp4 12_对比程序执行的时间_ev.mp4 07_矩阵的乘法不满足交换律_ev.mp4 05_矩阵的加法_ev.mp4 10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4 16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4 15_矩阵可以理解为一个变化函数_ev.mp4 08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4 24_逻辑回归的步骤.mp4 21_图形变换综合案例_ev.mp4 23_sigmod函数引入_ev.mp4 01_高等数学入门.mp4 20_矩阵的缩放处理_ev.mp4 14_函数模型的评估和错误率的计算_ev.mp4 04_矩阵的形状_ev.mp4 13_增加数据的维度.mp4 19_矩阵运算旋转图形_ev.mp4 18_矩阵运算变化图片的位置_ev.mp4 03_简单理解矩阵运算的现实含义_ev.mp4 02_问题描述_ev.mp4 17_位图和svg图的区别_ev.mp4 06_手动计算矩阵的乘法_ev.mp4 11_用矩阵运算重构线性回归代码_ev.mp4 22_机器学习浅谈_ev.mp4 07_代码流程回顾.mp4 附：问题1.mp4 10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4 02_feature和label.mp4 15_欧式距离.mp4 22_使用矩阵和向量实现knn.mp4 14_numpy加载特殊数据.mp4 18_数据归一化.mp4 05_knn算法入门.mp4 00_为什么要学习数学(1).mp4 12_调参选取最优的k.mp4 13_增加数据的维度.mp4 09_实验演示验证结论.mp4 11_生成测试和训练数据集.mp4 19_knn的feature的选择.mp4 04_数据采集方式.mp4 16_二维空间距离的计算.mp4 06_knn算法python实现.mp4 21_概...等。
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