278.第十四章14.1聚类的基本概念
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183.07-08密度聚类
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337.【第三周】决策树的分裂准则
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321.第二十章20.2LDA的变分EM算法
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Low-rank Methods for Bayesian Inverse Problems
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手写数字分类
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065.第二章 Python 基本语法元素
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045.【第三章 微积分】-04 不定积分
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323.第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算
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570.第七周【任务1】RNN概念&前向传播
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625.【作业讲解】：assignment1讲解
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124.03-【案例】手写数字识别
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144.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程)
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322.第二十章 作业讲解
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090.【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法
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283.第十四章14.2.5有序样本分类法
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180.07-05-层次聚类原理及距离计算
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342.【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解_2023-03-29_13-12-33
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084.【作业讲解】第十一章：Numpy库
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512.【第六周】作业讲解
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348.【第五周】EM算法1
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030.【第二章 线性代数(下)】章节导读
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235.第三章 3.2 kd树
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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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301.第十六章16.6拟牛顿迭代法
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036.【第二章 线性代数(下)】-6 矩阵的特征值与特征向量②
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747.03-循环神经网络-0
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510.【第六周】Batch Normalization
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093.【比赛实战】大牛手把手指导如何打一场完整的二分类比赛
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353.【第五周】【作业讲解】贝叶斯和EM算法
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292.第十五章15.4.1矩阵奇异值分解的酉空间表示法
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768.4_1特征描述_HOG
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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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023.【第一章 线性代数(上)】-3 矩阵的行列式①
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236.code——k近邻
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041.【第二章 线性代数(下)】-11svd分解的应用
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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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745.02-卷积神经网络-1
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014.【数据分析工具】 Navicate
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169.06-19-SMO算法推导过程3
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741.01-神经网络基础与多层感知机-2