文件清单 22 项

• github地址.txt
• Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf
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• Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf
• 7-9 人脸识别与特征脸.mp4
• 7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4
• 7-7 试手MNIST数据集.mp4
• 7-6 scikit-learn中的PCA.mp4
• 7-5 高维数据映射为低维数据.mp4

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• 7-4 求数据的前n个主成分.mp4
• 7-3 求数据的主成分PCA.mp4
• 7-2 使用梯度上升法求解PCA问题.mp4
• 7-1 什么是PCA.mp4
• 6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4
• 6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4
• 6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4
• 6-6 随机梯度下降法.mp4
• 6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4
• 6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4
• 6-3 线性回归中的梯度下降法.mp4
• 6-2 模拟实现梯度下降法.mp4
• 6-1 什么是梯度下降法.mp4