895.01MobileNet-04-超参数
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135.04-11决策树处理连续值与缺失值
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144.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程)
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154.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件
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209.09-13-XGBoost树结构生成
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896.01mobileNet-05-后续创新及改进
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多层感知机
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325.第二十二章 22无监督学习方法总结
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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175.06-【案例】使用SVM完成人脸识别
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1015.【了解常见的采样方法、作用、具体实现，以及应用】P2
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076.【作业讲解】第七章：类
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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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071.第五章 程序控制结构_2023-03-29_13-03-47
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197.09-01-集成学习介绍
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598.作业讲解视频
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1014.【了解常见的采样方法、作用、具体实现，以及应用】P1蒙塔卡罗模拟定积分和重要性采样
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1004.【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点
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463.Week5【任务2】实战项目上
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Low-rank Methods for Bayesian Inverse Problems
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165.06-15-2SVM代码实现之改进版
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156.06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大)
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225.第一章 1.2 极大似然估计
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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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897.01MobileNets-06-代码结构
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099.02-03-梯度下降法代码实现
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Data-pooling reinforcement learning
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有限元分析2
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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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137.04-【实战】Sklearn实现决策树
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761.2-7形态学操作_腐蚀.
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200.09-04-Voting代码实现
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1010.【了解优化算法的原理】P2梯度下降简单的数学原理
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232.第二章作业讲解-感知机自编程实现
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084.【作业讲解】第十一章：Numpy库
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164.06-14-1SVM代码实现之简易版(下)
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799.03elmo-04-Bidirectional_language_models
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904.01FCN-05-感受域&平移不变性
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753.1-3图像基础知识
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150.05-【案例】垃圾邮件识别(2.代码实现)