057.【第四章 概率论】-06参数的估计
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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028.【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②
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059.【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降
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046.【第三章 微积分】-05 定积分
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377.【第十周】HMM-2
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098.02-02-梯度下降法.
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124.03-【案例】手写数字识别
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034.【第二章 线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④
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234.第三章 3.1 导论
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107.02-11-LASSO回归求解
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505.【第五周】TensorBoard使用（二）
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099.02-03-梯度下降法代码实现
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121.03-07-逻辑回归实现多分类方法
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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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073.第六章 函数-面向过程的编程
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065.第二章 Python 基本语法元素
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136.04-12多变量决策树
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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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148.05-08-Sklearn实现朴素贝叶斯
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060.【第五章 最优化】-3 约束最优化
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125.04-01-决策树简介、熵
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201.09-05-Bagging与随机森林及其代码实现
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259.第八章 8.1 导论
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009.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-windows
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263.code——提升方法
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897.01MobileNets-06-代码结构
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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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1003.【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分
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199.09-03-Voting原理
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550.第五周【任务1】：数据增强bagging&dropout
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088.【作业讲解】第十三章：Matplotlib
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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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163.06-13-1SVM代码实现之简易版(上)
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944.【02课】比赛专题讲解
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573.第七周【任务2】gru
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104.02-08-模型评价 · 几种常见的模型评价指标
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162.06-12-SMO算法推导结果
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非凸联邦学习+凸组合的原始对偶分裂方法+非凸结构与一般函数期望信息的分布式鲁棒优化+基于样本的全局分布式鲁棒优化+黎曼自然梯度+近似动态规划的非精确一阶算法
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564.【论文精读（选修）】mobilenet-03-主体架构&深度可分离卷积
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075.第七章 类-面向对象的编程