271.第十章作业讲解-隐马尔可夫模型
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248.第五章作业讲解-决策树
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065.第二章 Python 基本语法元素
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225.第一章 1.2 极大似然估计
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270.第十章 10.3 维特比算法
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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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255.第七章作业讲解-支持向量机习题7.1
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226.第一章 1.3 梯度下降法
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311.第十八章18.2PLSA共现模型
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176.07-01-K-means基本原理及推导
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003.【Python 3.6】 Python安装及验证
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296.第十六章16.1主成分分析介绍
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290.第十五章15.2矩阵奇异值分解基本定理
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299.第十六章16.4主成分的特征
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302.第十六章16.1作业讲解- 样本主成分分析
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231.code——感知机
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249.第六章 6.1 逻辑斯蒂回归与最大熵
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306.第十七章17.2LSA算法实现
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281.第十四章14.2.3距离公式证明
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004.【Python 3.6】 Python配置环境变量
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332.【第二周】多元线性回归公式
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261.第八章 8.3 adaboost的训练误差
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009.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-windows
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253.第七章 7.1 导论
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145.05-05-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程)
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181.07-06层次聚类举例
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最小二乘问题内迭代预条件化GMRES方法的收敛性分析
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486.【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset
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741.01-神经网络基础与多层感知机-2
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196.08-【案例】PCA实现照片压缩
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基于神经网络的机器学习数学理论
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022.【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②
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228.第二章 2.1 导论
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838.1.6- BiLSTM-CRF代码讲解
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B站最通俗易懂的【机器学习-数学基础】草履虫都能看懂！全套200+集，史诗级巨作，不漏掉任何一个知识点！
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331.【第二周】一元线性回归公式
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348.【第五周】EM算法1
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503.【第五周】TensorBoard简介与安装
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增广拉格朗日法算法基础研究进展
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151.06-01-支持向量机简介