ile:Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf file:project.zip file:ISLR Seventh Printing.pdf file:github地址.txt file:9-1 什么是逻辑回归.mp4 file:9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4 file:9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp4 file:9-5 决策边界.mp4 file:9-8 OvR与OvO.mp4 file:13章.mp4 file:2-1 机器学习的数据.mp4 file:2-3 监督学习、非监督学习....mp4 file:2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习.mp4 file:2-6 课程使用环境搭建.mp4 file:12-2 信息熵.mp4 file:7-9 人脸识别与特征脸.mp4 file:7-7 试手MNIST数据集.mp4 file:7-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 file:7-4 高维数据映射为低维数据（）.mp4 file:7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 file:8-7 偏差方差平衡.mp4 file:8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 file:8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 file:8-3 过拟合与欠拟合.mp4 file:8-10 L1，L2弹性网络.mp4 file:3-9 Numpy中的arg运算.mp4 file:3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4 file:3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp4 file:3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4 file:3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4 file:3-2Jupter Notebook 中的魔法命令.mp4