京东 11.11 红包
课程5-逻辑斯蒂回归的三种视角分析p2
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课程5-逻辑斯蒂回归的三种视角分析p1
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课程8-EM分析两个实际例子
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课程5-上节课三种方案回顾
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1-7 机器学习的分类
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课程6-二分类朴素贝叶斯 MLE求解
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课程6-贝叶斯学习 估计模型的参数
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0-0-课程基本信息
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课程5-内容梗概
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课程9-EM + naive bayes 视角
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课程9-evidence of lowerbound 视角看EM算法
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课程6-二分类朴素贝叶斯 原理与模型
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课程14 GAN
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1.0 引言
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课程5-感知机模型介绍
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课程9-EM 计算参数
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课程12 强化学习--基于价值的求解方法
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1-25-线性回归模型的贝叶斯估计-part-1
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课程3 曲线拟合
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课程14 PCA
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课程8-带有隐变量的模型介绍
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课程6-复习MLE MAP 贝叶斯估计 估计参数任务
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课程13 VBEM part2
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课程3 概率角度解释线性回归
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课程2-上节回顾
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1.1 - Example: Polynomial Curve Fitting - 2 - Vector/Matrix Notation
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1-16-配方法求解最小二乘法
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0-1-2-两种观点：强人工智能 vs 弱人工智能
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1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
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课程9-HMM 使用MLE求解
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课程12 梗概及马尔科夫决策过程
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1.1. Example: Polynomial Curve Fitting - 1 - Line Fitting
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课程13 概率图模型的复习--MLE角度建模
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课程12 强化学习--演员-评论员方法
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1-26-线性回归模型的贝叶斯估计-part2-预测分布
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1-28-线性回归模型的贝叶斯估计-总结
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课程13 概率图模型的复习--贝叶斯角度建模
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1-12-Revisit-Least-Square
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课程12 强化学习--部分概念辨析和总结
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课程2-recursive of LS
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课程3 线性模型参数和预测的bias和variance