231.code——感知机
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有限元分析1
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机器学习中的优化算法4
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augmented Lagrangian methods for nonsmooth optimization on riemmannian manifolds
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258.code——支持向量机
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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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有限元分析7
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A Stochastic Gradient Descent Algorithm for Global Optimization
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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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梯度的机器学习双水平优化+Wasserstein分布鲁棒学习+l_0正则化非平滑凸回归问题+渐进迭代最小二乘拟合逼近+用于求解线性系统序列的块krylov解法
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354.【第六周】神经网络结构
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226.第一章 1.3 梯度下降法
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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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642.Neural Machine Translation with RNN
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221.10-【信用卡发欺诈模型】-04建模与调参
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098.02-02-梯度下降法.
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219.10-【信用卡发欺诈模型】-02采样之上采样
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252.code——逻辑斯蒂回归与最大熵
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768.4_1特征描述_HOG
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476.【必看】深入浅出PyTorch
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065.第二章 Python 基本语法元素
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050.【第三章 微积分】-09 矩阵的求导
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278.第十四章14.1聚类的基本概念
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超全超简单！一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法！真的比刷剧还爽！
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898.01MobileNets-07-模型设计
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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075.第七章 类-面向对象的编程
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261.第八章 8.3 adaboost的训练误差
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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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545.第四周【任务1】：激活函数损失函数
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An exact separation algorithm for unsplittable flowcapacitated network design
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Kaczmarz-type inner-iteration preconditioned flexible GMRES methods for consiste
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554.第六周【任务1】局部感知权值共享
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894.01mobileNet-03-主体架构&深度可分离卷积
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188.07-13 Sklearn实现高斯混合模型
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014.【数据分析工具】 Navicate
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084.【作业讲解】第十一章：Numpy库
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740.01-神经网络基础与多层感知机-1
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Randomized block Kaczmarz methods with k-means clustering forsolving large linea
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103.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降
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797.03elmo-02-feature_based和fine_tuning