376.【第十周】HMM-1
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009.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-windows
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065.第二章 Python 基本语法元素
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226.第一章 1.3 梯度下降法
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027.【第一章 线性代数(上)】-7 矩阵的逆①
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347.【第五周】极大似然估计与朴素贝叶斯
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054.【第四章 概率论】-03随机变量与多维随机变量
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基于神经网络的机器学习数学理论
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039.【第二章 线性代数(下)】-9 矩阵对角化以及二次型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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梯度的机器学习双水平优化+Wasserstein分布鲁棒学习+l_0正则化非平滑凸回归问题+渐进迭代最小二乘拟合逼近+用于求解线性系统序列的块krylov解法
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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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008.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-ubuntu
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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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350.【第五周】EM算法3
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234.第三章 3.1 导论
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047.【第三章 微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则
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152.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数)
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476.【必看】深入浅出PyTorch
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011.【GPU驱动安装】GPU_driver_Linux
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387.【达观杯nlp比赛】第五节课 验证集构建和交叉验证
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743.01-神经网络基础与多层感知机-4
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123.03-【案例】鸢尾花分类
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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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231.code——感知机
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232.第二章作业讲解-感知机自编程实现
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022.【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②
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Low-rank Methods for Bayesian Inverse Problems
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272.code——隐马尔可夫
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331.【第二周】一元线性回归公式
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317.第十九章19.3连续状态马尔科夫链
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机器学习中的优化算法1
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726.【推荐系统项目】2.4DeepFM
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机器学习中的优化算法5
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082.【作业讲解】第十章：Python标准库
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637.观看作业解答视频
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740.01-神经网络基础与多层感知机-1
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768.4_1特征描述_HOG
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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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271.第十章作业讲解-隐马尔可夫模型
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747.03-循环神经网络-0