020.【第一章 线性代数(上)】章节导读
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032.【第二章 线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②
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226.第一章 1.3 梯度下降法
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035.【第二章 线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①
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024.【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②
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038.【第二章 线性代数(下)】-8 矩阵对角化以及二次型①
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050.【第三章 微积分】-09 矩阵的求导
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253.第七章 7.1 导论
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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057.【第四章 概率论】-06参数的估计
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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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320.第二十章20.1LDA分布、模型与Gibbs抽样算法
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060.【第五章 最优化】-3 约束最优化
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229.第二章 2.2 对偶形式
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259.第八章 8.1 导论
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227.第一章作业讲解-极大似然估计
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190.08-01-主成分分析介绍
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246.第五章 5.2 剪枝
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248.第五章作业讲解-决策树
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341.【第三周】【作业讲解】决策树
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262.第八章作业讲解-提升方法
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064.【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程
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269.第十章 10.2 前向算法
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562.【论文精读（选修）】mobilenet-01-背景介绍
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元宇宙的数学基础
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056.【第四章 概率论】-05期望与方差part2
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012.Linux 常用命令
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机器学习中的优化算法5
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328.【第一周】机器学习绪论
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237.第三章作业讲解-KNN 自编程
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303.第十六章16.2 作业讲解-样本方差无偏估计的理解
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242.code——朴素贝叶斯
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314.第十八章 作业讲解
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277.第十三章无监督学习导论
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120.03-06-逻辑回归的正则化
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266.第九章作业讲解-EM算法
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374.【第九周】【作业讲解】k-means
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003.【Python 3.6】 Python安装及验证