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242.code——朴素贝叶斯
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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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224.第一章 1.1 导论
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244.第四章作业讲解-朴素贝叶斯
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347.【第五周】极大似然估计与朴素贝叶斯
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142.05-02-贝叶斯决策模型
267.code——EM算法及推广
145.05-05-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程)
624.学习CS224n第一课和课程导学
基于神经网络的机器学习数学理论
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225.第一章 1.2 极大似然估计
机器学习中的优化算法1
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274.第十一章 11.2 拟牛顿法
320.第二十章20.1LDA分布、模型与Gibbs抽样算法
232.第二章作业讲解-感知机自编程实现
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253.第七章 7.1 导论
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Low-rank Methods for Bayesian Inverse Problems
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241.第四章 4.3 期望风险最小化
265.第九章 9.2 高斯混合模型
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
008.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-ubuntu
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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机器学习中的优化算法4
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281.第十四章14.2.3距离公式证明
791.01 code_cnn_for_re-06(新版)
305.第十七章17.1LSA导入