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11-程序员的数学基础课
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04-概率统计篇 (14讲)
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19丨概率和统计:编程为什么需要概率和统计?.html
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20丨概率基础(上):一篇文章帮你理解随机变量、概率分布和期望值.html
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21丨概率基础(下):联合概率、条件概率和贝叶斯法则,这些概率公式究竟能做什么?.html
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22丨朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类?.html
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23丨文本分类:如何区分特定类型的新闻?.html
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24丨语言模型:如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型?.html
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25丨马尔科夫模型:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑?.html
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26丨信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物?.html
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27丨决策树:信息增益、增益比率和基尼指数的运用.html
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28丨熵、信息增益和卡方:如何寻找关键特征?.html
28丨熵、信息增益和卡方:如何寻找关键特征?.mp3
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29丨归一化和标准化:各种特征如何综合才是最合理的?.html
29丨归一化和标准化:各种特征如何综合才是最合理的?.mp3
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30丨统计意义(上):如何通过显著性检验,判断你的A-B测试结果是不是巧合?.html
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31丨统计意义(下):如何通过显著性检验,判断你的A-B测试结果是不是巧合?.html
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32丨概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合?.html
32丨概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合?.mp3
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