962.【学习支持向量机】P6smo算法
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770.4_3纹理特征LBP算法
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323.第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算
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767.3_5分水岭算法图像分割
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320.第二十章20.1LDA分布、模型与Gibbs抽样算法
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123.03-【案例】鸢尾花分类
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1006.【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法
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267.code——EM算法及推广
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augmented Lagrangian methods for nonsmooth optimization on riemmannian manifolds
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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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机器学习中的优化算法4
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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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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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混合稀疏优化理论和应用
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机器学习中的优化算法2
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210.09-14-XGBoost代码实现1
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225.第一章 1.2 极大似然估计
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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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求解线性互补问题的三类算法的比较 H+矩阵
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963.【数据结构和算法】P1KMP算法
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168.06-18-SMO算法推导过程2
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270.第十章 10.3 维特比算法
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772.4_5人脸检测算法
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226.第一章 1.3 梯度下降法
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有限元分析2
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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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127.04-03信息增益、ID3算法
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有限元分析7
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325.第二十二章 22无监督学习方法总结
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769.4_2特征描述Harris和SIFT算法
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670.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅲ隐马尔可夫模型与维特比算法
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771.4_4模板匹配算法
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274.第十一章 11.2 拟牛顿法
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机器学习中的优化算法3
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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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003.【Python 3.6】 Python安装及验证
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266.第九章作业讲解-EM算法
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696.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.4-选择优化算法和学习率_案
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834.1.2- BiLSTM-CRF-论文算法总览
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232.第二章作业讲解-感知机自编程实现