小象学院价值499的人工智能全新升级版

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小象学院价值499的人工智能全新升级版I
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│  ├┈01.机器学习中的数学基础.mp4
│  ├┈02.机器学习的数学基础.mp4
│  ├┈03.机器学习中的哲学.mp4
│  ├┈04.机器学习中的数学基础.mp4
│  ├┈05.经典机器学习模型.mp4
│  ├┈06.经典机器学习模型.mp4
│  ├┈07.经典机器学习模型.mp4
│  ├┈08.线性模型.mp4
│  ├┈09.线性模型.mp4
│  ├┈10.核方法.mp4
│  ├┈11.核方法.mp4
│  ├┈12.统计学习.mp4
│  ├┈13.统计学习.mp4
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│  ├┈14.统计学习.mp4
│  ├┈15.统计学习(1).mp4
│  ├┈15.统计学习.mp4
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│  ├┈18.概念学习.mp4
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│  └┈20.强化学习.mp4
└─资料
└─├┈10、核方法.pdf
└─├┈11、核方法.pdf
└─├┈12、统计学习.pdf
└─├┈16、无监督学习.pdf
└─├┈1、机器学习的数学基础.pdf
└─├┈2、机器学习的数学基础.pdf
└─├┈3、机器学习的哲学.pdf
└─├┈4、机器学习的数学基础.pdf
└─├┈5、经典机器学习模型.pdf
└─├┈6、经典机器学习模型.pdf
└─├┈7.2、Guo-PRICAI.pdf
└─├┈7、经典机器学习模型.pdf
└─├┈8、线性模型.pdf
└─├┈lle.pdf
└─├┈Logistic Regression.zip
└─├┈Note11_Lagrange.pdf
└─├┈Note12_Lagrange2.pdf
└─├┈Note_13_MaxMargin.pdf
└─├┈Note_14_Kernel.pdf
└─├┈Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
└─├┈Note_16_ EM.pdf
└─├┈Note_17_Locally Linear Embedding.pdf
└─├┈Note_1_MachineLearningIntro.pdf
└─├┈Note_2_Geometric Interpretation of Determinant.pdf
└─├┈Note_3_LNorm.pdf
└─├┈Note_4-GradientDescent.pdf
└─├┈Note_5_NaiveBayes.pdf
└─├┈Note_7_EnsembleLearning.pdf
└─├┈Note_9_OLS.pdf
└─├┈probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf
└─├┈probability ( MIT Bertsekas).pdf
└─├┈RandomForest.zip
└─└┈第五课_代码.zip

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