2 随机向量
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32 随机投影
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03 随机变量2
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7 多项式分布
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8 多元高斯分布及应用
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12 概率变换
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28 Fisher判别分析
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31 概率不等式
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19 共轭先验性质
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20 MDS方法
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Enterprise Architect官网教程2 - 中文教程
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11 正定核性质
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27 概率不等式1
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15 Wishart 分布
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22 矩阵次导数
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42 Boosting2
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Enterprise Architect官网教程1-入门
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05 高斯分布例子
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12 正定核应用
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1 基本概念
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18 矩阵元Beta分布
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24 次导数
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10 核定义
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16 期望最大算法
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41 Boosting1
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11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18)
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B站强推！【Matlab与机器学习的入门进阶与提高】花3小时就能从入门到精通，草履虫都能学会的机器学习算法！人工智能|决策树与随机森林|机器学习
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29 概率不等式3
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1 - 2 - What is Machine Learning (18-28)
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38 EM算法3
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13 Jacobian
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14 主元分析
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26 K-means algorithm
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6 条件期望
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21 指数值分布
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19 EM算法收敛性
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2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42)
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17 概率PCA
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公开课表现力真的很重要！你辛苦准备了那么久的公开课，不表现出来岂不是亏了！