内容详情:300T精品资源入口.txt 网盘资源分享群.jpg 12_调参选取最优的k.mp4 04_数据采集方式.mp4 05_knn算法入门.mp4 17_代码增加一个维度.mp4 11_生成测试和训练数据集.mp4 10_评估模型好坏的方法,训练集和测试集.mp4 13_增加数据的维度.mp4 08_抽取knn函数.mp4 19_knn的feature的选择.mp4 16_二维空间距离的计算.mp4 20_向量和向量的运算.mp4 18_数据归一化.mp4 06_knn算法python实现.mp4 14_numpy加载特殊数据.mp4 07_代码流程回顾.mp4 附1_如何学习数学.mp4 09_实验演示验证结论.mp4 附:问题1.mp4 15_欧式距离.mp4 02_feature和label.mp4 21_概念总结.mp4 22_使用矩阵和向量实现knn.mp4 03_什么是机器学习(1).mp4 24_数据的归一化和标准化.mp4 23__房价预测简单框架.mp4 00_为什么要学习数学(1).mp4 01_引言和学习方法.mp4 22_机器学习浅谈_ev.mp4 23_sigmod函数引入_ev.mp4 04_矩阵的形状_ev.mp4 24_逻辑回归的步骤.mp4 06_手动计算矩阵的乘法_ev.mp4 14_函数模型的评估和错误率的计算_ev.mp4 16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4 08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4 09_矩阵运算计算m和b的偏导数_ev.mp4 19_矩阵运算旋转图形_ev.mp4 01_高等数学入门.mp4 20_矩阵的缩放处理_ev.mp4 17_位图和svg图的区别_ev.mp4 13_增加数据的维度.mp4 11_用矩阵运算重构线性回归代码_ev.mp4 18_矩阵运算变化图片的位置_ev.mp4 21_图形变...等。
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