7-9 人脸识别与特征脸.mp4 131.88 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 99.19 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 112.91 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 172.37 MB mp47-5 高维数据映射为低维数据.mp4 168.63 MB mp47-4 求数据的前n个主成分.mp4 125.31 MB mp47-3 求数据的主成分PCA.mp4 178.62 MB mp47-2 使用梯度上升法求解PCA问题.mp4 27.38 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 51.14 MB mp4
此资源内容只作交流和学习使用,请勿侵犯他人的知识产权,本站不储存、复制任何文件,所有文件均来自网络。
感谢您对本站的支持。
7-9 人脸识别与特征脸.mp4 69.10 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 67.71 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 61.85 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 111.24 MB mp47-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 92.26 MB mp47-4 高维数据映射为低维数据().mp4 73.25 MB mp47-3 求数据的主成分.mp4 96.85 MB mp47-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 20.17 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 37.78 MB mp4
7-9 人脸识别与特征脸.mp4 131.88 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 99.19 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 112.91 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 172.37 MB mp47-5 高维数据映射为低维数据.mp4 168.63 MB mp47-4 求数据的前n个主成分.mp4 125.31 MB mp47-3 求数据的主成分PCA.mp4 178.62 MB mp47-2 使用梯度上升法求解PCA问题.mp4 27.38 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 51.14 MB mp4
必看!!!【老师机精选】分享资源.txt 0.59 KB txt7-9 人脸识别与特征脸.mp4 69.10 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 67.71 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 61.85 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 111.24 MB mp47-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 92.26 MB mp47-4 高维数据映射为低维数据().mp4 73.25 MB mp47-3 求数据的主成分.mp4 96.85 MB mp47-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 20.17 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 37.78 MB mp4
必看!!!【老师机精选】分享资源.txt 0.59 KB txt【老师机精选】分享链接无效添加微信重新分享.png 1.12 MB png7-9 人脸识别与特征脸.mp4 69.10 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 67.71 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 61.85 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 111.24 MB mp47-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 92.26 MB mp47-4 高维数据映射为低维数据().mp4 73.25 MB mp47-3 求数据的主成分.mp4 96.85 MB mp47-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 20.17 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 37.78 MB mp4
必看!!!【老师机精选】分享资源.txt 0.59 KB txt7-9 人脸识别与特征脸.mp4 69.10 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 67.71 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 61.85 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 111.24 MB mp47-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 92.26 MB mp47-4 高维数据映射为低维数据().mp4 73.25 MB mp47-3 求数据的主成分.mp4 96.85 MB mp47-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 20.17 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 37.78 MB mp4
7-9 人脸识别与特征脸.mp4 69.10 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 67.71 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 61.85 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 111.24 MB mp47-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 92.26 MB mp47-4 高维数据映射为低维数据().mp4 73.25 MB mp47-3 求数据的主成分.mp4 96.85 MB mp47-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 20.17 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 37.78 MB mp4
6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 18.08 MB mp46-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 59.09 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 77.40 MB mp46-5 梯度下降法的向量化.mp4 108.59 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 84.18 MB mp46-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 35.27 MB mp46-2线性回归中的梯度下降法.mp4 109.29 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 33.49 MB mp4
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 24.82 MB mp46-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4 113.13 MB mp46-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4 132.43 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 160.20 MB mp46-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 203.32 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 136.93 MB mp46-3 线性回归中的梯度下降法.mp4 70.44 MB mp46-2 模拟实现梯度下降法.mp4 185.39 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 44.18 MB mp4
6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 18.08 MB mp46-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 59.09 MB mp46-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4 130.65 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 77.40 MB mp46-5 梯度下降法的向量化.mp4 108.59 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 84.18 MB mp46-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 35.27 MB mp46-2线性回归中的梯度下降法.mp4 109.29 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 33.49 MB mp4
6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 18.08 MB mp46-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 59.09 MB mp46-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4 130.65 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 77.40 MB mp46-5 梯度下降法的向量化.mp4 108.59 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 84.18 MB mp46-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 35.27 MB mp46-2线性回归中的梯度下降法.mp4 109.29 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 33.49 MB mp4
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 24.82 MB mp46-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4 113.13 MB mp46-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4 132.43 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 160.20 MB mp46-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 203.32 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 136.93 MB mp46-3 线性回归中的梯度下降法.mp4 70.44 MB mp46-2 模拟实现梯度下降法.mp4 185.39 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 44.18 MB mp4
5-3 scharr与Laplace算子.mp4 22.23 MB mp45-2 梯度计算方法.mp4 15.87 MB mp45-1 Sobel算子.mp4 25.60 MB mp4