机器学习理论研究 | D0663433E1D7833F57FEDF665132B87099DAF8ED

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机器学习理论研究

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19_20_神经网络.pdf	6.6 MB
凸优化_CN.pdf	6.3 MB
凸优化_EN.pdf	5.8 MB
11.聚类.pdf	5.7 MB
16.采样_更新.pdf	4.8 MB
12.提升.pdf	4.2 MB
1.1微积分与概率论.pdf	4.1 MB
1.微积分与概率论原.pdf	3.8 MB
4.凸优化.pdf	3.8 MB
13.贝叶斯网络.pdf	3.8 MB
5.1回归.pdf	3.2 MB
6.1梯度下降和拟牛顿.pdf	3.0 MB
探秘2016校招笔试面试.pdf	2.7 MB
17.HMM.pdf	2.5 MB
9.1svm.pdf	2.4 MB
15.主题模型.pdf	2.3 MB
3.1矩阵运算.pdf	2.3 MB
14.EM.pdf	2.0 MB
18.条件随机场.pdf	1.6 MB
7.1最大熵模型.pdf	1.5 MB
10.降维.pdf	1.4 MB
2.1数理统计与参数估计.pdf	1.1 MB
8.1rf.pdf	1.1 MB
cs229-notes1.pdf	233.8 KB
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14.EM算法重制完整版.mp4	2.4 GB
13.贝叶斯网络.mp4	2.3 GB
11.聚类.mp4	2.3 GB
1.微积分和概率论.mp4	2.2 GB
2.数理统计与参数估计.mp4	2.1 GB
10.降维.mp4	2.0 GB
3.矩阵运算.mp4	2.0 GB
4.凸优化.mp4	2.0 GB
12.Boosting.mp4	2.0 GB
7.最大熵模型.mp4	1.9 GB
5.回归.mp4	1.7 GB
8.随机森林.mp4	1.7 GB
9.支持向量机.mp4	1.6 GB
6.梯度下降和拟牛顿.mp4	1.5 GB
0.烟雨蒙蒙.mp4	1.0 GB
14.EM算法.mp4	932.9 MB
18.条件随机场.mp4	326.7 MB
20.CNN&RNN.mp4	243.6 MB
17.HMM.mp4	235.0 MB
19.人工神经网络.mp4	218.6 MB
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