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内容详情：03_Excel进行线性回归_ev.mp4 11_对m和b分别进行梯度下降_ev.mp4 10_偏导数分别求解m和b的导数_ev.mp4 04_损失函数和最小均方差_ev.mp4 02_线性回归解决什么问题_ev.mp4 06_梯度下降的问题分析_ev.mp4 05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4 07_求导简单入门_ev.mp4 14_作业演示.mp4 01_线性回归和Knn.mp4 08_mse对b进行求导_ev.mp4 13_代码测试生成m和b_ev.mp4 09_Excel演示梯度下降&学习速率_ev.mp4 12_Python代码实现梯度下降_ev.mp4 09_实验演示验证结论.mp4 18_数据归一化.mp4 14_numpy加载特殊数据.mp4 16_二维空间距离的计算.mp4 附1_如何学习数学.mp4 21_概念总结.mp4 08_抽取knn函数.mp4 附：问题1.mp4 07_代码流程回顾.mp4 13_增加数据的维度.mp4 10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4 06_knn算法python实现.mp4 20_向量和向量的运算.mp4 17_代码增加一个维度.mp4 12_调参选取最优的k.mp4 22_使用矩阵和向量实现knn.mp4 23__房价预测简单框架.mp4 19_knn的feature的选择.mp4 11_生成测试和训练数据集.mp4 15_欧式距离.mp4 24_数据的归一化和标准化.mp4 02_feature和label.mp4 04_数据采集方式.mp4 00_为什么要学习数学(1).mp4 05_knn算法入门.mp4 03_什么是机器学习(1).mp4 01_引言和学习方法.mp4 01_自然底数和sigmod函数.mp4 16_感知机数学原理_ev.mp4 17_线性模型和非线性模型_ev.mp4...等。
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