041.【第二章 线性代数(下)】-11svd分解的应用
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065.第二章 Python 基本语法元素
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028.【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②
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031.【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①
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026.【第一章 线性代数(上)】-6 矩阵的行列式④
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239.第四章 4.1 导论
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022.【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②
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045.【第三章 微积分】-04 不定积分
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元宇宙的数学基础
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060.【第五章 最优化】-3 约束最优化
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046.【第三章 微积分】-05 定积分
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229.第二章 2.2 对偶形式
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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233.第二章作业讲解-感知机sklearn实现
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190.08-01-主成分分析介绍
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135.04-11决策树处理连续值与缺失值
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124.03-【案例】手写数字识别
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228.第二章 2.1 导论
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377.【第十周】HMM-2
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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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024.【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②
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大数据与优化-袁亚湘
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005.【Python 3.6】 Python卸载及验证
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219.10-【信用卡发欺诈模型】-02采样之上采样
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090.【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法
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056.【第四章 概率论】-05期望与方差part2
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1014.【了解常见的采样方法、作用、具体实现，以及应用】P1蒙塔卡罗模拟定积分和重要性采样
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1000.【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题)
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004.【Python 3.6】 Python配置环境变量
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264.第九章 9.1 导论
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125.04-01-决策树简介、熵
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295.第十五章作业讲解- 奇异值分解02
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232.第二章作业讲解-感知机自编程实现
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大规模线性系统的简单随机抽样部分随机Kaczmarz方法和Ridge回归+智能学习数学基础的讨论
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183.07-08密度聚类
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328.【第一周】机器学习绪论
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1021.面试刷题班 8月9日直播答疑
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163.06-13-1SVM代码实现之简易版(上)
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168.06-18-SMO算法推导过程2
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192.08-03协方差矩阵的特征值分解算法代码实现
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565.【论文精读（选修）】mobilenet-04-超参数