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资源介绍
黑马程序员-0基础小白也能学会的人工智能课（完整资料）（超清视频）
|-资料
|-|-资料
|-day4
|-|-19_概率简介.mp4
|-|-18_交叉熵cross-entropy.mp4
|-|-17_线性模型和非线性模型.mp4
|-|-16_感知机数学原理.mp4
|-|-15_感知机.mp4
|-|-14_多层神经网络演示.mp4
|-|-13_神经网络的作用.mp4
|-|-12_ai自动驾驶.mp4
|-|-11_手写数字bug处理.mp4
|-|-10_手写数字的识别.mp4
|-|-09_手写数字数据集的处理.mp4
|-|-08_手写数字的识别原理.mp4
|-|-07_手写数字数据集.mp4
|-|-06_多分类问题softmax公式.mp4
|-|-05_多分类的概率问题思考.mp4
|-|-04_多分类问题.mp4
|-|-03_逻辑回归简单实现.mp4
|-|-02_矩阵运算计算逻辑回归.mp4
|-|-01_自然底数和sigmod函数.mp4
|-day3
|-|-24_逻辑回归的步骤.mp4
|-|-23_sigmod函数引入.mp4
|-|-22_机器学习浅谈.mp4
|-|-21_图形变换综合案例.mp4
|-|-20_矩阵的缩放处理.mp4
|-|-19_矩阵运算旋转图形.mp4
|-|-18_矩阵运算变化图片的位置.mp4
|-|-17_位图和svg图的区别.mp4
|-|-16_bmp是如何描述图片的.mp4
|-|-15_矩阵可以理解为一个变化函数.mp4
|-|-14_函数模型的评估和错误率的计算.mp4
|-|-13_增加数据的维度.mp4
|-|-12_对比程序执行的时间.mp4
|-|-11_用矩阵运算重构线性回归代码.mp4
|-|-10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导.mp4
|-|-09_矩阵运算计算m和b的偏导数.mp4
|-|-08_用numpy进行矩阵的乘法运算.mp4
|-|-07_矩阵的乘法不满足交换律.mp4
|-|-06_手动计算矩阵的乘法.mp4
|-|-05_矩阵的加法.mp4
|-|-04_矩阵的形状.mp4
|-|-03_简单理解矩阵运算的现实含义.mp4
|-|-02_问题描述.mp4
|-|-01_高等数学入门.mp4
|-day2
|-|-14_作业演示.mp4
|-|-13_代码测试生成m和b.mp4
|-|-12_Python代码实现梯度下降.mp4
|-|-11_对m和b分别进行梯度下降.mp4
|-|-10_偏导数分别求解m和b的导数.mp4
|-|-09_Excel演示梯度下降&学习速率.mp4
|-|-08_mse对b进行求导.mp4
|-|-07_求导简单入门.mp4
|-|-06_梯度下降的问题分析.mp4
|-|-05_excle来简单理解梯度下降.mp4
|-|-04_损失函数和最小均方差.mp4
|-|-03_Excel进行线性回归.mp4
|-|-02_线性回归解决什么问题.mp4
|-|-01_线性回归和Knn.mp4
|-day1
|-|-附：问题1.mp4
|-|-附1_如何学习数学.mp4
|-|-24_数据的归一化和标准化.mp4
|-|-23_ 房价预测简单框架.mp4
|-|-22_使用矩阵和向量实现knn.mp4
|-|-21_概念总结.mp4
|-|-20_向量和向量的运算.mp4
|-|-19_knn的feature的选择.mp4
|-|-18_数据归一化.mp4
|-|-17_代码增加一个维度.mp4
|-|-16_二维空间距离的计算.mp4
|-|-15_欧式距离.mp4
|-|-14_numpy加载特殊数据.mp4
|-|-13_增加数据的维度.mp4
|-|-12_调参选取最优的k.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
|-|-09_实验演示验证结论.mp4
|-|-08_抽取knn函数.mp4
|-|-07_代码流程回顾.mp4
|-|-06_knn算法python实现.mp4
|-|-05_knn算法入门.mp4
|-|-04_数据采集方式.mp4
|-|-03_什么是机器学习.mp4
|-|-02_feature和label.mp4
|-|-01_引言和学习方法.mp4
|-|-00_为什么要学习数学.mp4
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