5.1 方差和偏差【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.6 卷积神经网络【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.3 网页数据抓取【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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68 Transformer【动手学深度学习v2】
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2.3 数据变换【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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4.1 模型评估【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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5.3 Boosting【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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11 模型选择 + 过拟合和欠拟合【动手学深度学习v2】
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10 多层感知机 + 代码实现 - 动手学深度学习v2
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2.2 数据清理【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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10.1 深度神经网络架构【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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4.2 过拟合和欠拟合【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.2 数据获取【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.4 数据标注【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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11.2 NLP中的微调【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2.1 探索性数据分析【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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5.4 Stacking【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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9.1 模型调参【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.7 循环神经网络【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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4.3 模型验证【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2.4 特征工程【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.4 随机梯度下降【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.1 课程介绍【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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05 线性代数【动手学深度学习v2】
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3.2 最简单也最常用的决策树【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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9.2 超参数优化【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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5.2 Bagging【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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9.3 网络架构搜索【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.3 最简单也同样最常用的线性模型【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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BERT 论文逐段精读【论文精读】
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00 预告【动手学深度学习v2】
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01 课程安排【动手学深度学习v2】
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3.1 8分钟机器学习介绍【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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AutoGluon背后的技术
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【完结】73 - 课程总结和进阶学习【动手学深度学习v2】
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