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1-18-核函数的视角看最小二乘法-类比思维
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1-21-最小二乘法的MLE视角-E[w]/cov(w）
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1-17-最小二乘法-凸函数优化的视角-计算图
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1-11-最小二乘法的应用：相机标定
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课程2-最小二乘法的几何解释
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1-10-最小二乘法的几何解释
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1-22-MLE视角下的最小二乘法
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1-19-什么是MLE？
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课程3 最小二乘法与极大似然估计
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1-24-单变量-高斯分布-均值-的贝叶斯估计
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1-16-配方法求解最小二乘法
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1-12-Revisit-Least-Square
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0-1-0-人工智能的缘起-达特茅斯会议
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课程6-贝叶斯学习 估计模型的参数
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1-23-什么是贝叶斯估计？
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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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1-15-TPR-FPR曲线如何画
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1-13-泛化能力及其上界
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1-20-MLE与Fisher信息和Bregman散度
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课程5-逻辑斯蒂回归的三种视角分析p2
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1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
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1-1-什么是机器？机器=函数
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课程9-evidence of lowerbound 视角看EM算法
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课程9-EM + naive bayes 视角
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1-3 函数y = f(x). x是什么？特征提取, Just vector it.
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机器学习总复习-1-机器=函数-part 1
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课程2-核函数
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0-1-3-人工智能发展史上的三盘棋
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【MPC+强化学习】四大名校教授精讲强化学习和模型预测控制18讲！Actor Critic模型预测控制、策略梯度方法
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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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永磁同步电机（一）在线参数辨识RLS递推最小二乘法MATLAB/Simulink仿真
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0-0-课程基本信息
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1.1. Example: Polynomial Curve Fitting - 3 - Nonlinear Response
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1-4-好好学习（损失函数），天天向上（梯度上升算法）
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1-28-线性回归模型的贝叶斯估计-总结
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1-14-正则化与过拟合
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1.0 引言
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1-7 机器学习的分类