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• file:(19.1)--第19讲深度学习正则化方法.pdf
• file:(4.1)--第二章感知机.pdf
• file:(2.1)--第一章统计学习及监督学习概论-2019.pdf
• file:(8.1)--第六章Logistic回归.pdf
• file:(1.1)--概述-20190919.pdf
• file:[9.4.1]--4.凸优化问题的基本概念.mp4
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• file:[9.3.1]--3.线性可分支持向量机.mp4
• file:[17.3.1]--2.近似推断法：MCMC和变分推断.mp4
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• file:[19.1.1]--1.深度学习简介和架构设计.srt
• file:[19.2.1]--2.计算图形式的反向传播算法.mp4
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• file:[4.2.1]--2.感知机学习策略.srt
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• file:[2.7.1]--7.训练误差和测试误差.srt
• file:[13.4.1]--3.EM算法的收敛性.mp4
• file:[13.5.1]--4.EM算法在高斯混合模型学习中的应用.srt
• file:[5.6.1]--3.4原型聚类层次聚类.srt
• file:[3.6.1]--6.ROC和AUC曲线.mp4
• file:[16.3.1]--2.条件随机场的定义与形式.srt
• file:[18.3.1]--3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.srt
• file:[1.4.1]--4.机器学习和数据挖掘的关系.srt
• file:[1.3.1]--3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异.srt
• file:[1.7.1]--7.大数据机器学习的主要特点.mp4
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• file:(12.5.1)--第八章adaboost.pdf
• file:[12.4.1]--4.Adaboost的实现.mp4
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• folder:{4}--3.序列最小最优化算法
• folder:{1}--1.深度学习简介和架构设计
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• folder:{5}--4.核化线性降维
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• folder:{10}--10.生成模型和判别模型
• folder:{7}--7.训练误差和测试误差
• folder:{5}--3.3原型聚类密度聚类
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• folder:{6}--6.ROC和AUC曲线
• folder:{6}--5.条件随机场的预测算法
• folder:{2}--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）
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