933.1.7 特征脸识别-论文精读特征脸计算上
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175.06-【案例】使用SVM完成人脸识别
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128.04-04决策树代码实现(1-熵的计算)
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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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501.【第四周】作业讲解
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199.09-03-Voting原理
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496.【第四周】权值初始化
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177.07-02-K-means中距离计算方法
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111.02-15-最小二乘法代码实现
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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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190.08-01-主成分分析介绍
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503.【第五周】TensorBoard简介与安装
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752.1-2图像基础知识
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148.05-08-Sklearn实现朴素贝叶斯
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149.05-【案例】垃圾邮件识别(1.实现原理)
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900.01FCN-01-语意分割简介
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116.03-02-逻辑回归求解
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928.1.2 特征脸识别-论文研究背景成果以及意义
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460.Week4【任务3】tfrecord详解
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012.Linux 常用命令
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834.1.2- BiLSTM-CRF-论文算法总览
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497.【第四周】损失函数（一）
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098.02-02-梯度下降法.
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Kaczmarz-type inner-iteration preconditioned flexible GMRES methods for consiste
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手写字体识别MATLAB程序
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086.【作业讲解】第十二章：Pandas库
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962.【学习支持向量机】P6smo算法
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226.第一章 1.3 梯度下降法
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035.【第二章 线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①
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235.第三章 3.2 kd树
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567.【论文精读（选修）】mobilenet-06-代码结构
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232.第二章作业讲解-感知机自编程实现
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471.Week 8【任务2】TPU训练
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882.03 Faster R-CNN-14代码讲解_建议框的生成(Proposal layer)
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515.【第七周】GPU的使用
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182.07-07Sklearn实现层次聚类
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二维光子晶体光纤能带结构计算+block kaczmarz+双子空间kaczmarz+领域关系和高斯核函数的谱聚类方法+bregman+随机梯度下降+圆盘共形
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236.code——k近邻
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451.Week2【任务4】计算图机制详解
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764.3_2自动阈值分割
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070.【作业讲解】第四章：复杂数据类型