课时01 9-1-数据分析部分知识回顾_ev.mp4 8.6 MB
课时02 9-2-线性回归介绍_ev.mp4 12.2 MB
课时03 9-3-线性回归的基本概念1_ev.mp4 32.6 MB
课时04 9-4-线性回归的基本概念2_ev.mp4 28.3 MB
课时05 9-5-正规方程介绍_ev.mp4 23.3 MB
课时06 9-6-正规方程求解多元一次方程_ev.mp4 33.6 MB
课时07 9-7-sklearn中线性方程正规方程运算_ev.mp4 23.7 MB
课时08 9-8-sklearn带截距运算_ev.mp4 41.9 MB
课时09 10-1-八元一次方程问题再现_ev.mp4 36.4 MB
课时10 10-2-八元一次方程增加截距的解决方案_ev.mp4 46.0 MB
课时11 10-3-正规方程的公式推导_ev.mp4 37.4 MB
课时12 10-4-凸函数判定_ev.mp4 17.5 MB
课时13 10-5-最大似然估计_ev.mp4 33.6 MB
课时14 10-6-最小二乘法公式推导_ev.mp4 37.6 MB
课时15 10-7-正规方程进行演示_ev.mp4 29.9 MB
课时16 10-8-sklearn线性回归演示_ev.mp4 17.7 MB
课时17 11-1-波士顿房价加载和查看_ev.mp4 35.0 MB
课时18 11-2-数据拆分建模预测_ev.mp4 61.3 MB
课时19 11-3-模型评估_ev.mp4 45.2 MB
课时20 11-4-梯度下降的概念介绍_ev.mp4 44.4 MB
课时21 11-5-梯度下降步骤_ev.mp4 23.7 MB
课时22 11-6-函数与导函数求解最优解_ev.mp4 20.9 MB
课时23 11-7-梯度下降代码演示_ev.mp4 73.3 MB
课时24 11-8-梯度下降可视化_ev.mp4 32.3 MB
课时25 12-2-三种梯度下降对比_ev.mp4 19.1 MB
课时26 12-3-线性回归梯度下降更新公式_ev.mp4 31.0 MB
课时27 12-4-BGD更新公式_ev.mp4 16.0 MB
课时28 12-5-SGD和MBGD更新公式介绍_ev.mp4 19.7 MB
课时29 12-6-BGD批量梯度下降代码演示_ev.mp4 62.5 MB
课时30 12-7-BGD批量梯度下降求解多元一次方程_ev.mp4 13.1 MB
课时31 12-8-SGD随机梯度下降计算了一元一次方程_ev.mp4 39.7 MB
课时32 12-9-SGD随机梯度下降多元一次方程求解_ev.mp4 17.5 MB
课时33 12-10-MBGD梯度下降代码演示_ev.mp4 16.7 MB
课时34 13-1-归一化目的_ev.mp4 49.4 MB
课时35 13-2-最小值最大值归一化_ev.mp4 34.9 MB
课时36 13-3-Z-Score归一化_ev.mp4 26.1 MB
课时37 13-4-天池工业蒸汽量项目归一化实战（一）_ev.mp4 39.8 MB
课时38 13-5-天池工业蒸汽量项目归一化实战（二）_ev.mp4 52.2 MB
课时39 13-6-过拟合和欠拟合正则化介绍_ev.mp4 44.4 MB
课时40 1-归一化内容总结重点目标值归一化_ev.mp4 14.0 MB
课时41 10-作业_ev.mp4 2.6 MB
课时42 2-套索回归介绍_ev.mp4 19.3 MB
课时43 3-L1正则化可视化图形_ev.mp4 26.8 MB
课时44 4-L1正则化稀松性缩小系数到0_ev.mp4 31.7 MB
课时45 5-L1正则化套索回归权重衰减梯度下降公式_ev.mp4 19.8 MB
课时46 6-L2正则化岭回归原理详解_ev.mp4 30.5 MB
课时47 7-Ridge算法使用_ev.mp4 33.0 MB
课时48 8-Lasso回归使用_ev.mp4 48.6 MB
课时49 9-ElasticNet弹性网络使用_ev.mp4 13.5 MB
课时50 1-天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理_ev.mp4 27.1 MB
课时51 2-多项式回归升维概念介绍_ev.mp4 21.8 MB
课时52 3-多项式回归升维实战（一）_ev.mp4 37.3 MB
课时53 4-多项式回归升维维度概念详解_ev.mp4 20.3 MB
课时54 5-多项式回归升维实战（二）_ev.mp4 38.7 MB
课时55 6-多项式回归实战天猫双十一销量预测（线性回归模型）_ev.mp4 55.8 MB
课时56 7-多项式回归实战天猫双十一销量预测（随机梯度下降模型）_ev.mp4 26.1 MB
课时57 8-中国人寿保费预测（EDA数据探索）_ev.mp4 42.9 MB