【黑马程序员】智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课 - 带源码课件 - 爱网盘 - 网盘资源搜索，网盘搜索

• file:资料.zip
• file:09_实验演示验证结论.mp4
• file:15_欧式距离.mp4
• file:07_代码流程回顾.mp4
• file:附1_如何学习数学.mp4
• file:02_feature和label.mp4
• file:05_knn算法入门.mp4
• file:10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4
• file:13_增加数据的维度.mp4
• file:12_调参选取最优的k.mp4
• file:24_数据的归一化和标准化.mp4
• file:20_向量和向量的运算.mp4
• file:11_生成测试和训练数据集.mp4
• file:19_knn的feature的选择.mp4
• file:14_numpy加载特殊数据.mp4
• file:附：问题1.mp4
• file:23_ 房价预测简单框架.mp4
• file:22_使用矩阵和向量实现knn.mp4
• file:03_什么是机器学习(1).mp4
• file:03_Excel进行线性回归_ev.mp4
• file:12_Python代码实现梯度下降_ev.mp4
• file:13_代码测试生成m和b_ev.mp4
• file:07_求导简单入门_ev.mp4
• file:06_梯度下降的问题分析_ev.mp4
• file:01_线性回归和Knn.mp4
• file:05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4
• file:02_线性回归解决什么问题_ev.mp4
• file:04_损失函数和最小均方差_ev.mp4
• file:08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4
• file:24_逻辑回归的步骤.mp4
• file:23_sigmod函数引入_ev.mp4
• file:16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4
• file:07_矩阵的乘法不满足交换律_ev.mp4
• file:12_对比程序执行的时间_ev.mp4
• file:21_图形变换综合案例_ev.mp4
• file:18_矩阵运算变化图片的位置_ev.mp4
• file:03_简单理解矩阵运算的现实含义_ev.mp4
• file:14_函数模型的评估和错误率的计算_ev.mp4
• file:10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4
• file:15_矩阵可以理解为一个变化函数_ev.mp4
• folder:【黑马程序员】智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课 - 带源码课件
• folder:day1