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文件名:  AI大模型线性分类算法.part10.rar
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课时01 16-1-逻辑回归介绍_ev.mp4 27.6 MB
课时02 16-2-Sigmoid函数介绍_ev.mp4 26.8 MB
课时03 16-3-逻辑回归损失函数推导_ev.mp4 16.1 MB
课时04 16-4-损失函数立体化呈现(一)_ev.mp4 59.3 MB
课时05 16-5-损失函数立体化呈现(二)_ev.mp4 86.0 MB
课时06 16-6-逻辑回归代码实现与概率手动计算_ev.mp4 38.6 MB
课时07 17-1-逻辑回归梯度下降更新公式_ev.mp4 31.5 MB
课时08 17-2-逻辑回归多分类OVR_ev.mp4 26.4 MB
课时09 17-3-逻辑回归OVR建模与概率预测_ev.mp4 35.8 MB
课时10 17-4-代码实现逻辑回归OVR概率计算_ev.mp4 35.5 MB
课时11 17-5-Softmax函数与概率计算_ev.mp4 21.6 MB
课时12 17-6-代码实现逻辑回归softmax概率计算_ev.mp4 41.6 MB
课时13 17-7-Sigmoid与Softmax异同_ev.mp4 11.1 MB
课时14 18-1-支持向量机SVM概念_ev.mp4 26.0 MB
课时15 18-2-支持向量机SVM目标函数推导_ev.mp4 49.8 MB
课时16 18-3-SVM二分类最大间隔线绘制_ev.mp4 59.4 MB
课时17 18-4-拉格朗日乘子法介绍_ev.mp4 16.1 MB
课时18 18-5-拉格朗日乘子法原理推导_ev.mp4 55.4 MB
课时19 18-6-支持向量机SVM作业介绍_ev.mp4 7.1 MB
课时20 19-1-作业讲解和知识点回顾_ev.mp4 29.8 MB
课时21 19-2-SVC支持向量机分类不同核函数差异_ev.mp4 43.4 MB
课时22 19-3-非线性核函数介绍_ev.mp4 28.0 MB
课时23 19-4-核函数对应数学公式_ev.mp4 17.2 MB
课时24 19-5-KKT条件介绍_ev.mp4 62.9 MB
课时25 19-6-SVR支持向量机回归核函数差异_ev.mp4 23.1 MB
课时26 19-7-SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程_ev.mp4 19.2 MB
课时27 20-1-SVM支持向量机原理可视化_ev.mp4 54.0 MB
课时28 20-2-SVM支持向量机KKT条件详解_ev.mp4 33.0 MB
课时29 20-3-SVM支持向量机对偶问题转化_ev.mp4 21.3 MB
课时30 20-4-SVM支持向量机目标函数构建_ev.mp4 25.2 MB
课时31 20-5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程_ev.mp4 27.6 MB
课时32 20-6-SVM支持向量机网格搜索参数优化_ev.mp4 46.8 MB
课时33 20-7-SVM软间隔及优化_ev.mp4 32.4 MB
课时34 21-1-LFW人脸数据数据加载与介绍_ev.mp4 46.7 MB
课时35 21-2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择_ev.mp4 50.8 MB
课时36 21-3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化_ev.mp4 54.0 MB
课时37 21-4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建_ev.mp4 57.2 MB
课时38 21-5-SVM算法整体回归_ev.mp4 43.4 MB










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