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04月
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08.深度之眼-人工智能研究生课程库
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19-面试刷题班
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04-开营仪式—老师部分.mp4
05-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp4
06-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4
07-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp4
08-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4
09-【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp4
10-【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp4
12-【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp4
13-【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4
14-【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp4
15-【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp4
16-【学习支持向量机】P5核函数.mp4
17-【学习支持向量机】P6smo算法.mp4
18-【数据结构和算法】P1KMP算法.mp4
19-【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4
20-【数据结构和算法】P3哈希表.mp4
21-【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp4
23-【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp4
24-【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4
26-【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4
27-【数据结构和算法】P4栈,队列.mp4
28-【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp4
29-【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.mp4
30-【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4
31-【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4
33-【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp4
34-【数据结构和算法】P2最短路径.mp4
35-【数据结构和算法】P3最小生成树.mp4
36-【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp4
37-【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4
38-【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4
39-【前向神经网络】P2前向传播.mp4
40-【前向神经网络】P3损失函数选用.mp4
41-【前向神经网络】P4反向传播1.mp4
42-【前向神经网络】P5反向传播2.mp4
43-【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp4
44-【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp4
46-【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp4
47-【集成学习的原理和常见的集成学习】P2梯度提升树算法.mp4
48-【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp4
49-【集成学习的原理和常见的集成学习】P4多分类问题和回归问题.mp4
50-【数据结构和算法】01背包问题.mp4
51-【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题).mp4
52-【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp4
53-【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列-跳台阶-变态跳台阶).mp4
54-【数据结构和算法】leetcode416(01背包实例).mp4
55-【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题).mp4
56-【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题).mp4
57-【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp4
58-【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp4
59-【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp4
60-【xgboost的原理以及常见面试题】P4近似算法和加权分桶.mp4
61-【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp4
62-【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4
64-【了解优化算法的原理】P1深度学习中的优化问题.mp4
65-【了解优化算法的原理】P2梯度下降简单的数学原理.mp4
66-【了解优化算法的原理】P3随机梯度下降和小批量随机梯度下降.mp4
67-【了解优化算法的原理】P4动量法.mp4
68-【了解优化算法的原理】P5常见的一些改进的优化算法.mp4
69-【了解常见的采样方法-作用-具体实现,以及应用】P1蒙塔卡罗模拟定积分和重要性采样.mp4
70-【了解常见的采样方法-作用-具体实现,以及应用】P2.mp4
71-【了解常见的采样方法-作用-具体实现,以及应用】P3.mp4
72-【了解常见的采样方法-作用-具体实现,以及应用】P4.mp4
74-面试刷题班 8月5日直播答疑.mp4
76-面试刷题班 8月9日直播答疑.mp4
78-面试刷题班 8月15日直播答疑.mp4
80-面试刷题班 8月22日直播答疑.mp4
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