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├─(1) 02-前向传播】..ts
├─(2) 03-损失函数选用..ts
├─(3) 04-反向传播1..ts
├─(4) 05-反向传播2..ts
├─(5) 1.ts
├─(6) 110.ts
├─(7) 144.ts
├─(8) 160.ts
├─(9) 167.ts
├─(10) 169.ts
├─(11) 17.ts
├─(12) 2.均匀采样、逆变换采样、拒绝采样..ts
├─(13) 2.梯度下降简单的数学原理..ts
├─(14) 208.ts
├─(15) 215.ts
├─(16) 230.ts
├─(17) 232.ts
├─(18) 241.ts
├─(19) 242.ts
├─(20) 260.ts
├─(21) 279.ts
├─(22) 3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降..ts
├─(23) 3.MCMC采样..ts
├─(24) 303.ts
├─(25) 309.ts
├─(26) 343.ts
├─(27) 347.ts
├─(28) 378.ts
├─(29) 409.ts
├─(30) 416.ts
├─(31) 455.ts
├─(32) 462.ts
├─(33) 5.常见的一些改进的优化算法..ts
├─(34) 504.ts
├─(35) 513.ts
├─(36) 583.ts
├─(37) 64 】..ts
├─(38) 69..ts
├─(39) 695..ts
├─(40) 70..ts
├─(41) 75..ts
├─(42) crf具体介绍..ts
├─(43) crf的一些基础概念..ts
├─(44) GRU和LSTM..ts
├─(45) GRU＆LSTM..ts
├─(46) HMM..ts
├─(47) HMM预测问题之维特比算法..ts
├─(48) k-means..ts
├─(49) PCA和LDA..ts
├─(50) RNN..ts
├─(51) 【SVM】smo算法..ts
├─(52) 【SVM】SVM最优化问题..ts
├─(53) 【SVM】几个重要的概念【 ..ts
├─(54) 【SVM】核函数..ts
├─(55) 【SVM】线性可分SVM..ts
├─(56) 决策树..ts
├─(57) 动量法..ts
├─(58) 吉布斯采样..ts
├─(59) 开营仪式——班主任部分..ts
├─(60) 开营仪式——老师部分.ts
├─(61) 深度学习中的优化问题..ts
├─(62) 硬间隔SVM最优化问题的推导..ts
├─(63) 绪论..ts
├─(64) 逻辑回归..ts
├─(65) 采样..ts
(2)\资料；目录中文件数:5个
├─(66) 第一周：了解机器学习中的特征工程和模型评估..txt
├─(67) 第三周：了解机器学习中的非监督学习算法..txt
├─(68) 第二周：学习支持向量机..txt
├─(69) 第五周：学习前向神经..txt
├─(70) 第四周：了解优化算法的原理..txt
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