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