076.【作业讲解】第七章：类
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255.第七章作业讲解-支持向量机习题7.1
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080.【作业讲解】第九章：有益的探索
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028.【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②
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146.05-06-拉普拉斯修正及代码实现
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295.第十五章作业讲解- 奇异值分解02
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126.04-02条件熵及计算举例
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517.【第七周】作业讲解
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128.04-04决策树代码实现(1-熵的计算)
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057.【第四章 概率论】-06参数的估计
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238.第三章作业讲解-KNN-sklearn
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136.04-12多变量决策树
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294.第十五章作业讲解- 奇异值分解01
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Convergence of Random Reshuffling UnderT he Kurdyka Lojasiewicz Inequality
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237.第三章作业讲解-KNN 自编程
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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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348.【第五周】EM算法1
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206.09-10-GBDT梯度提升树
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375.【第十周】聚类
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郑大北科应用数学年会
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511.【第六周】Normalizaiton_layers
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149.05-【案例】垃圾邮件识别(1.实现原理)
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037.【第二章 线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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008.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-ubuntu
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239.第四章 4.1 导论
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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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180.07-05-层次聚类原理及距离计算
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A Multiview Contrastive Trace Ratio Learning
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768.4_1特征描述_HOG
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994.【集成学习的原理和常见的集成学习】P4多分类问题和回归问题
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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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Low-rank Methods for Bayesian Inverse Problems
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319.第十九章 作业讲解
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050.【第三章 微积分】-09 矩阵的求导
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153.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题
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101.02-05-线性回归代码实现
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022.【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②