259.第八章 8.1 导论
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225.第一章 1.2 极大似然估计
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239.第四章 4.1 导论
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273.第十一章 11.1 导论
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376.【第十周】HMM-1
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050.【第三章 微积分】-09 矩阵的求导
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030.【第二章 线性代数(下)】章节导读
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065.第二章 Python 基本语法元素
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096.01-01-机器学习概述
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277.第十三章无监督学习导论
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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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229.第二章 2.2 对偶形式
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252.code——逻辑斯蒂回归与最大熵
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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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059.【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降
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057.【第四章 概率论】-06参数的估计
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114.02-【案例】-波士顿房价预测(下)
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262.第八章作业讲解-提升方法
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572.第七周【任务2】lstm
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962.【学习支持向量机】P6smo算法
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053.【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性
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377.【第十周】HMM-2
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245.第五章 5.1 导论
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654.Future of NLP + Deep Learning
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012.Linux 常用命令
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105.02-09-欠拟合与过拟合
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248.第五章作业讲解-决策树
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107.02-11-LASSO回归求解
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197.09-01-集成学习介绍
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075.第七章 类-面向对象的编程
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070.【作业讲解】第四章：复杂数据类型
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185.07-10-高斯混合模型介绍
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020.【第一章 线性代数(上)】章节导读
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462.Week5【任务1】cnn介绍
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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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199.09-03-Voting原理
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Low-rank Methods for Bayesian Inverse Problems
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332.【第二周】多元线性回归公式
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959.【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导
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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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725.【推荐系统项目】2.3Wide&Deep