[机器学习] 第2课 微积分选讲_8

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第2课 微积分选讲_6

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第2课 微积分选讲_5

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] BP神经网络实现数据预测

说明： 使用BP神经网络，通过对历史数据的学习，来预测未来数据的变化情况
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[机器学习] 第2课 微积分选讲_4

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第2课 微积分选讲_3

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第2课 微积分选讲_2

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第2课 微积分选讲_1

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] CRF++0.58centos7安装方法

说明： CRF++的详细安装步骤，包括ANACONDA,std 不包含to_string等方面的问题，CRFPP安装过程中的问题解决方法。
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[机器学习] 第1课 机器学习与数学基础_4

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第1课 机器学习与数学基础_3

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第1课 机器学习与数学基础_2

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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