5.4 特征空间映射
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机器学习入门到精通！不愧是公认讲的最全最好的【机器学习全套教程】南大教授12小时带你从机器学习入门到精通！（机器学习/线性代数/人工智能/Python）
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5.3 求解方法
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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北京籍前华为首名女黑客瑾瑾 在b站坚持直播编程到凌晨 可直播间却仅1人观看
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全流程：机器学习之可解释性分析-SHAP值，彻底了解每个图的含义 特征重要性-特征交互
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3.6 对率回归求解
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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，入门巨简单学不会你打我！机器学习/深度学习/人工智能/python学习
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【整整200集】不愧是李飞飞，一口把深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了，新手小白秒上手！-人工智能/计算机视觉
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1.2 课程定位
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4.1 决策树基本流程
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【强推】这可能是B站最全的（Python＋机器学习＋深度学习）系列课程了！从入门到精通，通俗易懂，草履虫都能学会！（人工智能/机器学习/深度学习/python）
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普通人想入门深度学习的同学问怎么学？大佬李沐说“动手学就是了”
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对神经网络某一层做了小改进，效果却提升显著，可以发论文吗？ -人工智能/机器学习/深度学习
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4.3 其他属性划分准则
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3.7 类别不平衡
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8.3 两类常用集成学习方法
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5.2 对偶问题与解的特性
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1.7 归纳偏好
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B站最全！概率论基础、线性代数基础、高等数学基础、微积分、泰勒公式、贝叶斯算法、回归分析等十大人工智能数学基础一口气学完！
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人类记忆是否被‘清空过’，AI人工智能认为1913年是人类文明的巅峰
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3.3 多元线性回归
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6.1 神经网络模型
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8.6 多样性度量
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3.5 对率回归
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为什么大学计算机全是深度学习？
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7.4 极大似然估计
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3.1 线性回归
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【麻省理工-线性代数精讲课】35集全讲，这真的是不花钱就能看的内容吗！MIT世界顶级学术课堂人工智能基础课。【人工智能|机器学习|深度学习|线性代数|微积分】
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5.6 如何使用SVM？
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研一在读，代码完全不会，如何入门深度学习？
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2.1 泛化能力
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强推！这可能是B站最全的【Python＋机器学习＋深度学习】系列课程了，从入门到精通，堪称人工智能系列课程的巅峰之作！_AI/人工智能/深度学习/机器学习
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2.3 三大问题
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比啃书效果好多了！南京大学周志华教授的《西瓜书》从零解读！终于出视频教程了！！草履虫都能看懂！
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5.1 支持向量机基本型
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8.4 Boosting
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【全100集】周志华教授最新【机器学习西瓜书教程】终于能发出来了！算法原理入门到进阶，太通俗易懂了，建议每个新手都来学！深度学习|计算机视觉|人工智能