课程目录：
├── day1
│ ├── 00_为什么要学习数学(1).mp4
│ ├── 02_feature和label.mp4
│ ├── 03_什么是机器学习(1).mp4
│ ├── 01_引言和学习方法.mp4
│ ├── 05_knn算法入门.mp4
│ ├── 06_knn算法python实现.mp4
│ ├── 04_数据采集方式.mp4
│ ├── 07_代码流程回顾.mp4
│ ├── 08_抽取knn函数.mp4
│ ├── 09_实验演示验证结论.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
│ ├── 14_numpy加载特殊数据.mp4
│ ├── 13_增加数据的维度.mp4
│ ├── 15_欧式距离.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
│ ├── 20_向量和向量的运算.mp4
│ ├── 21_概念总结.mp4
│ ├── 22_使用矩阵和向量实现knn.mp4
│ ├── 24_数据的归一化和标准化.mp4
│ ├── 附1_如何学习数学.mp4
│ ├── 23_ 房价预测简单框架.mp4
│ ├── 附：问题1.mp4
├── day3
│ ├── 01_高等数学入门.mp4
│ ├── 02_问题描述ev.mp4 │ ├── 03简单理解矩阵运算的现实含义ev.mp4 │ ├── 05矩阵的加法ev.mp4 │ ├── 04矩阵的形状ev.mp4 │ ├── 07矩阵的乘法不满足交换律ev.mp4 │ ├── 06手动计算矩阵的乘法ev.mp4 │ ├── 08用numpy进行矩阵的乘法运算ev.mp4 │ ├── 09矩阵运算计算m和b的偏导数ev.mp4 │ ├── 11用矩阵运算重构线性回归代码ev.mp4 │ ├── 12对比程序执行的时间ev.mp4 │ ├── 10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4 │ ├── 15矩阵可以理解为一个变化函数ev.mp4 │ ├── 13增加数据的维度.mp4
│ ├── 14_函数模型的评估和错误率的计算ev.mp4 │ ├── 17位图和svg图的区别ev.mp4 │ ├── 18矩阵运算变化图片的位置ev.mp4 │ ├── 16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4 │ ├── 19矩阵运算旋转图形ev.mp4 │ ├── 20矩阵的缩放处理ev.mp4 │ ├── 21图形变换综合案例ev.mp4 │ ├── 24逻辑回归的步骤.mp4
│ ├── 23_sigmod函数引入ev.mp4 │ ├── 22机器学习浅谈ev.mp4 ├── day2 │ ├── 01线性回归和Knn.mp4
│ ├── 02_线性回归解决什么问题ev.mp4 │ ├── 03_Excel进行线性回归_ev.mp4 │ ├── 05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4 │ ├── 04损失函数和最小均方差ev.mp4 │ ├── 06梯度下降的问题分析ev.mp4 │ ├── 09_Excel演示梯度下降&学习速率_ev.mp4 │ ├── 08_mse对b进行求导_ev.mp4 │ ├── 07求导简单入门ev.mp4 │ ├── 10偏导数分别求解m和b的导数ev.mp4 │ ├── 12_Python代码实现梯度下降_ev.mp4 │ ├── 11对m和b分别进行梯度下降ev.mp4 │ ├── 13代码测试生成m和b_ev.mp4
│ ├── 14_作业演示.mp4
│ ├── 一手it课程dbbp.net.url
│ ├── 各种综合优质资源 认准老马学社.url
│ ├── 下载说明.txt
│ ├── 海量IT学习资源免费下载.url
├── day4
│ ├── 01_自然底数和sigmod函数.mp4
│ ├── 03_逻辑回归简单实现ev.mp4 │ ├── 04多分类问题ev.mp4 │ ├── 02矩阵运算计算逻辑回归ev.mp4 │ ├── 05多分类的概率问题思考ev.mp4 │ ├── 06多分类问题softmax公式ev.mp4 │ ├── 07手写数字数据集ev.mp4 │ ├── 08手写数字的识别原理ev.mp4 │ ├── 10手写数字的识别ev.mp4 │ ├── 09手写数字数据集的处理ev.mp4 │ ├── 11手写数字bug处理ev.mp4 │ ├── 12_ai自动驾驶_ev.mp4 │ ├── 13神经网络的作用ev.mp4 │ ├── 15感知机ev.mp4 │ ├── 14多层神经网络演示ev.mp4 │ ├── 16感知机数学原理ev.mp4 │ ├── 19概率简介.mp4
│ ├── 18_交叉熵cross-entropy_ev.mp4
│ ├── 17_线性模型和非线性模型_ev.mp4
├── 资料.zip
