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【备战秋招】面试刷题+算法强化训练营第三期（完结） 2.5GB
硬间隔SVM最优化问题的推导【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 108.4MB
绪论【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 30.2MB
深度学习中的优化问题【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 23.0MB
逻辑回归【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 43.8MB
开营仪式——老师部分买课程【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 378.4MB
开营仪式——班主任部分【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 170.5MB
决策树【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 47.1MB
吉布斯采样【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 23.7MB
动量法【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 34.0MB
采样【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 44.9MB
【SVM】线性可分SVM【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 73.6MB
【SVM】几个重要的概念【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 24.7MB
【SVM】核函数【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 86.4MB
【SVM】SVM最优化问题【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 44.1MB
【SVM】smo算法【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 144.0MB
RNN【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 25.6MB
PCA和LDA【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 76.6MB
k-means【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 67.1MB
HMM预测问题之维特比算法【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 139.5MB
hmm的引出和问题的介绍【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 41.3MB
HMM【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 41.3MB
GRU和LSTM【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 13.5MB
GRU＆LSTM【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 30.2MB
crf具体介绍【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 113.1MB
crf的一些基础概念【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 90.3MB
75【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 51.5MB
70【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 10.3MB
69【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 41.8MB
695【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 18.9MB
64【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 19.6MB
583【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 9.8MB
513【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 7.7MB
504【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 5.5MB
5.常见的一些改进的优化算法【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 40.9MB
462【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 10.2MB
455【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 59.9MB
416【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 17.4MB
409【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 8.8MB
378【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 23.8MB
347【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 61.6MB
343【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 11.8MB
309【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 15.1MB
303【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 7.2MB
3.MCMC采样【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 56.5MB
3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 15.7MB
279【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 34.4MB
260【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 23.0MB
242【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 55.9MB
241【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 40.2MB
232【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 39.2MB
230【瑞客 论 坛 ruike1】.ts 7.2MB
资料 18KB
第一周：了解机器学习中的特征工程和模型评估【瑞客 论 坛 ruike1】.txt 4KB
第五周：学习前向神经【瑞客 论 坛 ruike1】.txt 4KB
第四周：了解优化算法的原理【瑞客 论 坛 ruike1】.txt 3KB
第三周：了解机器学习中的非监督学习算法【瑞客 论 坛 ruike1】.txt 4KB
第二周：学习支持向量机【瑞客 论 坛 ruike1】.txt 3KB
