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课时003： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
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课时011：KKT Condition.mp4
课时012：svm 的直观理解.mp4
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课时017：使用svm支持多个类别.mp4
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课时036：逻辑回归.mp4
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课时038：梯度下降法.mp4
课时039：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
课时040：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
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课时043：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
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课时046：pca和lda的原理和实战01.mp4
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课时049：softmax with cross entropy01.mp4
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课时054：lda 作为分类器.mp4
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课时058：ensemble majority voting.mp4
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课时064：决策树的应用.mp4
课时065：集成模型.mp4
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课时067：目标函数的构建.mp4
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课时070：重新定义一棵树.mp4
课时071：如何寻找树的形状.mp4
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课时078：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4
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课时084：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4
课时085：k-means 的特性 k-means++.mp4
课时086：em 算法思路.mp4
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课时088：em 算法的收敛性证明.mp4
课时089：em 与高斯混合模型.mp4
课时090：em 与 kmeans 的关系.mp4
课时091：dbscan聚类算法.mp4
课时092：课后答疑.mp4
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课时097：klda实例+homework1讲评-01.mp4
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课时104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4
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课时106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4
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课时113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4
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课时132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
课时133：神经网络的前向算法.mp4
课时134：神经网络的误差向后传递算法.mp4
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课时137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4
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课时142：矩阵求导-01.mp4
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课时145：卷积的原理.mp4
课时146：多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.mp4
课时147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4
课时148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
课时149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
课时150：卷积层的各种变体.mp4
课时151：经典的卷积网络一览.mp4
课时152：课后答疑.mp4
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课时161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4
课时162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4
课时163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
课时164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
课时165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
课时166：批处理梯度下降法, 随机梯度下降法, mini批处理梯度下降法.mp4
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课时175：课后答疑.mp4
课时176：语言模型的原理及其应用.mp4
课时177：基于n-gram的语言模型.mp4
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课时179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4
课时180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
课时181：LSTM的原理.mp4
课时182：GRU的原理.mp4
课时183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4
课时184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4
课时185：课后答疑.mp4
课时186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
课时187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4
课时188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
课时189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
课时190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
课时191：为什么需要Attention注意力机制.mp4
课时192：Attention的原理.mp4
课时193：Transformer入门.mp4
课时194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4
课时195：Positional Encoding.mp4
课时196：Layer Normalization.mp4
课时197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4
课时198：Bert的原理.mp4
课时199：课后答疑.mp4
课时200：课中答疑.mp4
课时201：Word2Vec论文解读-01.mp4
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课时204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
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