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312.第十八章18.3PLSA模型算法实现
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128.04-04决策树代码实现(1-熵的计算)
310.第十八章18.1PLSA生成模型_2023-03-29_13-01-15
307.第十七章17.3非负矩阵分解算法
320.第二十章20.1LDA分布、模型与Gibbs抽样算法
003.【Python 3.6】 Python安装及验证
262.第八章作业讲解-提升方法
226.第一章 1.3 梯度下降法
127.04-03信息增益、ID3算法
305.第十七章17.1LSA导入
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031.【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①
145.05-05-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程)
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304.第十六章16.3作业讲解- 求第一主成分
230.第二章 2.3 收敛性
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065.第二章 Python 基本语法元素
136.04-12多变量决策树
272.code——隐马尔可夫
314.第十八章 作业讲解
020.【第一章 线性代数(上)】章节导读
250.第六章 6.2 改进的迭代尺度法
增广拉格朗日法算法基础研究进展
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
229.第二章 2.2 对偶形式
296.第十六章16.1主成分分析介绍
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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218.10-【信用卡发欺诈模型】-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法
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168.06-18-SMO算法推导过程2
150.05-【案例】垃圾邮件识别(2.代码实现)
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332.【第二周】多元线性回归公式
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