205945_尚硅谷AI大模型之机器学习

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• 🎬 001_机器学习课程简介.mp4
• 🎬 002_数学基础_导数的概念和基本公式.mp4
• 🎬 003_数学基础_基本求导法则.mp4
• 🎬 004_数学基础_用导数求极值和二阶导数.mp4
• 🎬 005_数学基础_代码绘制导函数图像.mp4
• 🎬 006_数学基础_偏导数.mp4
• 🎬 007_数学基础_方向导数.mp4
• 🎬 008_数学基础_梯度.mp4
• 🎬 009_数学基础_标量与向量.mp4
• 🎬 010_数学基础_向量代码测试.mp4
• 🎬 011_数学基础_矩阵概念及基本运算.mp4
• 🎬 012_数学基础_矩阵基本运算代码测试.mp4
• 🎬 013_数学基础_矩阵的其它运算和张量.mp4
• 🎬 014_数学基础_矩阵其它运算代码测试.mp4
• 🎬 015_数学基础_矩阵求导.mp4
• 🎬 016_数学基础_梯度矩阵.mp4
• 🎬 017_数学基础_概率的基本概念和计算.mp4
• 🎬 018_数学基础_概率分布.mp4
• 🎬 019_数学基础_贝叶斯定理.mp4
• 🎬 020_数学基础_似然函数和极大似然估计.mp4
• 🎬 021_机器学习_概述.mp4
• 🎬 022_机器学习_概念范畴.mp4
• 🎬 023_机器学习_发展历史.mp4
• 🎬 024_机器学习_应用领域.mp4
• 🎬 025_机器学习_基本术语.mp4
• 🎬 026_机器学习_分类.mp4
• 🎬 027_机器学习_常见方法.mp4
• 🎬 028_核心原理_监督学习建模流程.mp4
• 🎬 029_核心原理_特征工程_整体介绍.mp4
• 🎬 030_核心原理_特征工程_低方差过滤法.mp4
• 🎬 031_核心原理_特征工程_相关系数法_Pearson.mp4
• 🎬 032_核心原理_特征工程_相关系数法_Spearman.mp4
• 🎬 033_核心原理_特征工程_PCA降维.mp4
• 🎬 034_核心原理_损失函数.mp4
• 🎬 035_核心原理_经验误差和泛化误差.mp4
• 🎬 036_核心原理_欠拟合和过拟合.mp4
• 🎬 037_核心原理_拟合案例_整体思路.mp4
• 🎬 038_核心原理_拟合案例_导入模块和生成数据.mp4
• 🎬 039_核心原理_拟合案例_欠拟合.mp4
• 🎬 040_核心原理_拟合案例_恰好拟合和过拟合.mp4
• 🎬 041_核心原理_正则化.mp4
• 🎬 042_核心原理_正则化案例.mp4
• 🎬 043_核心原理_交叉验证.mp4
• 🎬 044_核心原理_模型求解_解析法.mp4
• 🎬 045_核心原理_模型求解_梯度下降法.mp4
• 🎬 046_核心原理_模型求解_梯度下降法案例1.mp4
• 🎬 047_核心原理_模型求解_梯度下降法案例2.mp4
• 🎬 048_核心原理_模型求解_学习率测试.mp4
• 🎬 049_核心原理_模型求解_梯度下降法的应用.mp4
• 🎬 050_核心原理_模型求解_牛顿法和拟牛顿法.mp4