1005.【xgboost的原理以及常见面试题】P4近似算法和加权分桶
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1003.【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分
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利用sGS-ADMM 及其加速度近似解决LP的几种数值实验
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185.07-10-高斯混合模型介绍
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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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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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100.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题
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180.07-05-层次聚类原理及距离计算
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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1017.【了解常见的采样方法、作用、具体实现，以及应用】P4
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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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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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Randomized Algorithms for Discrete Ill-Posed Problems
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多右端项块块GMRES
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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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随机优化方法的统一收敛定理
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求解线性互补问题的三类算法的比较 H+矩阵
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046.【第三章 微积分】-05 定积分
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An efficient linearly convergenal regularized proximal point algotithm for fused
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199.09-03-Voting原理
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1023.面试刷题班 8月15日直播答疑
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1042.4-6 RNN模型原理、代码复现与实战.
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769.4_2特征描述Harris和SIFT算法
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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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机器学习中的优化算法2
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190.08-01-主成分分析介绍
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1046.5-4 HMM训练.
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266.第九章作业讲解-EM算法
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058.【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降
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1016.【了解常见的采样方法、作用、具体实现，以及应用】P3
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黎曼优化的解约束
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167.06-17-SMO算法推导过程1
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141.05-01-贝叶斯决策简介
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A Stochastic Gradient Descent Algorithm for Global Optimization
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基于神经网络的机器学习数学理论
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845.01DSSM-05-词哈希
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增广拉格朗日法算法基础研究进展
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149.05-【案例】垃圾邮件识别(1.实现原理)
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大数据与优化-袁亚湘
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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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237.第三章作业讲解-KNN 自编程