课程目录：

做架构必知的人工智能【完结】/
├──01 人工智能概述和特征提取？.mp4 457.89M
├──02 线性回归第一个模型，用来进行数值预测.mp4 554.97M
├──03 从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 695.87M
├──04 线性回归突破瓶颈，模型效果的提升.mp4 716.93M
├──05 猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4 643.90M
├──06 逻辑回归损失函数推到解析和特征选择优化.mp4 665.05M
├──07 逻辑回归到底好不好？模型评价指标讲解.mp4 821.91M
├──08 逻辑回归让模型看的更准更稳，正则优化.mp4 609.70M
├──09 让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4 747.06M
├──10 朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4 732.29M
├──11 支持向量机SVM1曾经的分类王者.mp4 581.61M
├──12 SVM2昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4 710.54M
└──13 分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 539.66M