内容详情：image(2).png 06_多分类问题softmax公式_ev.mp4 12_ai自动驾驶_ev.mp4 04_多分类问题_ev.mp4 13_神经网络的作用_ev.mp4 11_手写数字bug处理_ev.mp4 08_手写数字的识别原理_ev.mp4 01_自然底数和sigmod函数.mp4 16_感知机数学原理_ev.mp4 05_多分类的概率问题思考_ev.mp4 03_逻辑回归简单实现_ev.mp4 15_感知机_ev.mp4 19_概率简介.mp4 17_线性模型和非线性模型_ev.mp4 18_交叉熵cross-entropy_ev.mp4 02_矩阵运算计算逻辑回归_ev.mp4 07_手写数字数据集_ev.mp4 09_手写数字数据集的处理_ev.mp4 10_手写数字的识别_ev.mp4 14_多层神经网络演示_ev.mp4 image(2).png 06_梯度下降的问题分析_ev.mp4 11_对m和b分别进行梯度下降_ev.mp4 02_线性回归解决什么问题_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 14_作业演示.mp4 03_Excel进行线性回归_ev.mp4 01_线性回归和Knn.mp4 05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4 07_求导简单入门_ev.mp4 08_mse对b进行求导_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 12_Python代码实现梯度下降_ev.mp4 image(2).png 06_手动计算矩阵的乘法_ev.mp4 16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4 10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4 18_矩阵运算变化图片的位置_ev.mp4 19_矩阵运算旋...等。
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