马士兵AI人工智能工程师笔记
9.Kmeans.mp41.38G8.FM模型.mp41.46G7.逻辑回归的高级技巧.mp41.33G6.分类模型的评价指标和多分类.mp41.45G5.损失函数和正则项.mp41.47G4.逻辑回归.mp41.41G3.线性回归.mp41.36G24.速精机器学习24.mp41.01G23.速精机器学习23.mp4806.5M22.速精机器学习22.mp4643.4M21.速精机器学习21.m
9.Kmeans.mp41.38G8.FM模型.mp41.46G7.逻辑回归的高级技巧.mp41.33G6.分类模型的评价指标和多分类.mp41.45G5.损失函数和正则项.mp41.47G4.逻辑回归.mp41.41G3.线性回归.mp41.36G24.速精机器学习24.mp41.01G23.速精机器学习23.mp4806.5M22.速精机器学习22.mp4643.4M21.速精机器学习21.m
9.Kmeans.mp4
1.38G
8.FM模型.mp4
1.46G
7.逻辑回归的高级技巧.mp4
1.33G
6.分类模型的评价指标和多分类.mp4
1.45G
5.损失函数和正则项.mp4
1.47G
4.逻辑回归.mp4
1.41G
3.线性回归.mp4
1.36G
24.速精机器学习24.mp4
1.01G
23.速精机器学习23.mp4
806.5M
22.速精机器学习22.mp4
643.4M
21.速精机器学习21.mp4
1.1G
20.速精机器学习20.mp4
1.09G
2.数据的量化和特征提取2.mp4
1.5G
19.速精机器学习19.mp4
1.05G
18.速精机器学习18.mp4
1.37G
17.速精机器学习17.mp4
1.28G
16.速精机器学习16.mp4
1.3G
15.速精机器学习15.mp4
1.38G
14.速精机器学习14.mp4
1.23G
13.速精机器学习13.mp4
1.29G
12.速精机器学习12.mp4
1.34G
11.梯度下降和矩阵求导.mp4
1.41G
10.深度学习入门.mp4
1.3G
1.数据的量化和特征提取.mp4