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  • 06-【第一周】机器学习绪论.mp4
  • 08-【第二周】西瓜书公式推导学习指南.mp4
  • 09-【第二周】一元线性回归公式.mp4
  • 10-【第二周】多元线性回归公式.mp4
  • 11-【第二周】对数几率回归公式.mp4
  • 14-【第二周】【作业讲解】逻辑回归.mp4
  • 15-【第三周】决策树的分裂准则.mp4
  • 19-【第三周】【作业讲解】决策树.mp4
  • 20-【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解.mp4
  • 21-【第四周】核函数和软间隔支持向量机.mp4
  • 24-【第四周】【作业讲解】SVM.mp4
  • 25-【第五周】极大似然估计与朴素贝叶斯.mp4
  • 26-【第五周】EM算法1.mp4
  • 27-【第五周】EM算法2.mp4
  • 28-【第五周】EM算法3.mp4
  • 31-【第五周】【作业讲解】贝叶斯和EM算法.mp4
  • 32-【第六周】神经网络结构.mp4
  • 35-【第六周】【作业讲解】神经网络.mp4
  • 41-【第七周】【作业讲解】模型评估与选择.mp4
  • 47-【第八周】【作业讲解】特征选择.mp4
  • 52-【第九周】【作业讲解】k-means.mp4
  • 53-【第十周】聚类.mp4
  • 54-【第十周】HMM-1.mp4
  • 55-【第十周】HMM-2.mp4
  • 56-【第十周】HMM-3.mp4
  • 61-【达观杯nlp比赛】第一节课 了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备.mp4
  • 62-【达观杯nlp比赛】第二节课 了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析.mp4
  • 63-【达观杯nlp比赛】第三节课 数据分析及处理.mp4
  • 64-【达观杯nlp比赛】第四节课——Baseline实现.mp4
  • 65-【达观杯nlp比赛】第五节课 验证集构建和交叉验证.mp4

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