564.【论文精读（选修）】mobilenet-03-主体架构&深度可分离卷积
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152.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数)
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317.第十九章19.3连续状态马尔科夫链
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基于神经网络的机器学习数学理论
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基于KKT的可分离单约束二次曲线的分支和约束算法+二次张量特征值互补问题
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238.第三章作业讲解-KNN-sklearn
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031.【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①
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053.【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性
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草履虫都能学会！这可能是B站最全的（Python＋机器学习＋深度学习）系列课程了，快速入门巨简单，还学不会来打爆我！/人工智能/机器学习/深度学习/python
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075.第七章 类-面向对象的编程
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894.01mobileNet-03-主体架构&深度可分离卷积
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740.01-神经网络基础与多层感知机-1
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051.【第三章 微积分】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用
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479.【第一周】张量简介与创建
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008.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-ubuntu
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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478.【第一周】补充-pytorch开发环境安装
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350.【第五周】EM算法3
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235.第三章 3.2 kd树
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933.1.7 特征脸识别-论文精读特征脸计算上
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114.02-【案例】-波士顿房价预测(下)
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047.【第三章 微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则
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934.1.8 特征脸识别-论文精读特征脸计算中
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320.第二十章20.1LDA分布、模型与Gibbs抽样算法
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231.code——感知机
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547.第四周【任务2】前向后向算法
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576.第八周【任务1】推理加速
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630.学习CS224n第四课和课程导学
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025.【第一章 线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③
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747.03-循环神经网络-0
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491.【第三周】模型创建步骤与nn.Module
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042.【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式
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323.第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算
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277.第十三章无监督学习导论
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033.【第二章 线性代数(下)】-3 矩阵的初等变换③
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014.【数据分析工具】 Navicate
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342.【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解_2023-03-29_13-12-33
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515.【第七周】GPU的使用
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123.03-【案例】鸢尾花分类