046.【第三章 微积分】-05 定积分
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042.【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式
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043.【第三章 微积分】-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用
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235.第三章 3.2 kd树
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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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020.【第一章 线性代数(上)】章节导读
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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229.第二章 2.2 对偶形式
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264.第九章 9.1 导论
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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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255.第七章作业讲解-支持向量机习题7.1
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226.第一章 1.3 梯度下降法
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253.第七章 7.1 导论
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248.第五章作业讲解-决策树
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056.【第四章 概率论】-05期望与方差part2
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049.【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值
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1046.5-4 HMM训练.
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266.第九章作业讲解-EM算法
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058.【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降
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034.【第二章 线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④
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052.【第四章 概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义
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566.【论文精读（选修）】mobilenet-05-后续创新及改进
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005.【Python 3.6】 Python卸载及验证
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065.第二章 Python 基本语法元素
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274.第十一章 11.2 拟牛顿法
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627.学习CS224n第二课和重难点讲解视频
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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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060.【第五章 最优化】-3 约束最优化
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284.第十四章14.3K均值聚类
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286.第十四章14.2作业讲解- 14.2 有关类的定义推导
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268.第十章 10.1 导论
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191.08-02协方差矩阵的特征值分解算法
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307.第十七章17.3非负矩阵分解算法
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232.第二章作业讲解-感知机自编程实现
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491.【第三周】模型创建步骤与nn.Module
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029.【第一章 线性代数(上)】-9 矩阵的逆③
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312.第十八章18.3PLSA模型算法实现
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328.【第一周】机器学习绪论
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300.第十六章16.5牛顿迭代与梯度下降法
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003.【Python 3.6】 Python安装及验证
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008.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-ubuntu