1-4-好好学习（损失函数），天天向上（梯度上升算法）
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1-14-正则化与过拟合
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1-7 机器学习的分类
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1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
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1-5 y = kx + b, 从小学到博士的解法
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1-15-TPR-FPR曲线如何画
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课程2-使用概率建模LS（MLE MAP Baysian）
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1-11-最小二乘法的应用：相机标定
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2-2-LR的决策面和损失函数
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1-1-什么是机器？机器=函数
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课程14 GAN
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1-13-泛化能力及其上界
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1-3 函数y = f(x). x是什么？特征提取, Just vector it.
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1-23-什么是贝叶斯估计？
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1-16-配方法求解最小二乘法
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1-6-机器学习的应用
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0-0-课程基本信息
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0-1-0-人工智能的缘起-达特茅斯会议
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1-12-Revisit-Least-Square
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课程6-MLE求解出现的朴素贝叶斯估计出现的两个问题
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课程9-evidence of lowerbound 视角看EM算法
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课程6-产生式 判别式模型区别
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课程2-最小二乘法的几何解释
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1-19-什么是MLE？
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课程14 PCA
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1-17-最小二乘法-凸函数优化的视角-计算图
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1-9-用矩阵或向量来重写你的表达式
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1.1 - Example: Polynomial Curve Fitting - 2 - Vector/Matrix Notation
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课程2-人工智能流派
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1-26-线性回归模型的贝叶斯估计-part2-预测分布
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课程8-带有隐变量的模型介绍
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0-1-5-人工智能的五大流派
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1-18-核函数的视角看最小二乘法-类比思维
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课程3 曲线拟合
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课程3 概率角度解释线性回归
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【整整200集】不愧是李飞飞，一口把深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了，新手小白秒上手！-人工智能/计算机视觉
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1-24-单变量-高斯分布-均值-的贝叶斯估计
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课程2-核函数
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课程13 01_12_54-01_28_39 随机梯度下降变分推断技术.mp4
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课程5-内容梗概
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课程9-EM + naive bayes 视角