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8.1 基本概念与结构发展 (上)
1235 播放
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社会
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[1] 1.1 课程综述1(上)
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1.1 课程综述1(上)
[2] 1.1 课程综述1(下)
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1.1 课程综述1(下)
[3] 1.2 课程综述2
2170播放
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1.2 课程综述2
[4] 1.3 基本内容
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09:49
1.3 基本内容
[5] 1.3 基本内容(上)
1799播放
06:01
1.3 基本内容(上)
[6] 1.3 基本内容(下)
1597播放
05:58
1.3 基本内容(下)
[7] 1.4 多元统计基础
2509播放
09:12
1.4 多元统计基础
[8] 1.4 多元统计基础(上)
1320播放
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1.4 多元统计基础(上)
[9] 1.4 多元统计基础(下)
1262播放
05:26
1.4 多元统计基础(下)
[10] 2.1 数据清洗(上)
2146播放
05:59
2.1 数据清洗(上)
[11] 2.1 数据清洗(下)
1218播放
06:02
2.1 数据清洗(下)
[12] 2.2 数据预处理与特征提取(上)
1437播放
05:09
2.2 数据预处理与特征提取(上)
[13] 2.2 数据预处理与特征提取(下)
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2.2 数据预处理与特征提取(下)
[14] 2.3 主成分分析1(上)
2105播放
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2.3 主成分分析1(上)
[15] 2.3 主成分分析1(下)
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2.3 主成分分析1(下)
[16] 2.4 主成分分析2(上)
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2.4 主成分分析2(上)
[17] 2.4 主成分分析2(下)
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2.4 主成分分析2(下)
[18] 2.5 应用实例(上)
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2.5 应用实例(上)
[19] 2.5 应用实例(下)
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05:53
2.5 应用实例(下)
[20] 3.1 基本原理(上)
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05:51
3.1 基本原理(上)
[21] 3.1 基本原理(下)
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3.1 基本原理(下)
[22] 3.2 距离判别(上)
1570播放
05:53
3.2 距离判别(上)
[23] 3.2 距离判别(下)
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3.2 距离判别(下)
[24] 3.3 fisher判别(上)
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3.3 fisher判别(上)
[25] 3.3 fisher判别(下)
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3.3 fisher判别(下)
[26] 3.4 贝叶斯判别(上)
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3.4 贝叶斯判别(上)
[27] 3.4 贝叶斯判别(下)
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3.4 贝叶斯判别(下)
[28] 3.5 SVM(1)(上)
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3.5 SVM(1)(上)
[29] 3.5 SVM(1)(下)
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3.5 SVM(1)(下)
[30] 3.6 SVM(2)(上)
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3.6 SVM(2)(上)
[31] 3.6 SVM(2)(下)
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3.6 SVM(2)(下)
[32] 4.1 基本概念(上)
1637播放
05:46
4.1 基本概念(上)
[33] 4.1 基本概念(下)
1567播放
05:49
4.1 基本概念(下)
[34] 4.2 最小二乘回归(上)
1557播放
06:24
4.2 最小二乘回归(上)
[35] 4.2 最小二乘回归(下)
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4.2 最小二乘回归(下)
[36] 4.3 岭回归(上)
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4.3 岭回归(上)
[37] 4.3 岭回归(下)
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4.3 岭回归(下)
[38] 4.4 主元回归(上)
988播放
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4.4 主元回归(上)
[39] 4.4 主元回归(下)
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4.4 主元回归(下)
[40] 4.5 偏最小二乘(上)
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4.5 偏最小二乘(上)
[41] 4.5 偏最小二乘(下)
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4.5 偏最小二乘(下)
[42] 5.1 基本思想(上)
1582播放
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5.1 基本思想(上)
[43] 5.1 基本思想(下)
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05:33
5.1 基本思想(下)
[44] 5.2 相似性度量(上)
1505播放
06:00
5.2 相似性度量(上)
[45] 5.2 相似性度量(下)
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5.2 相似性度量(下)
[46] 5.3 K-means聚类算法(上...
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5.3 K-means聚类算法(上)
[47] 5.3 K-means聚类算法(下...
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5.3 K-means聚类算法(下)
[48] 5.4 高斯混合模型(上)
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5.4 高斯混合模型(上)
[49] 5.4 高斯混合模型(下)
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[50] 6.1 基本内容(上)
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6.1 基本内容(上)
[51] 6.1 基本内容(下)
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05:46
6.1 基本内容(下)
[52] 6.2 决策树算法(上)
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6.2 决策树算法(上)
[53] 6.2 决策树算法(下)
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6.2 决策树算法(下)
[54] 6.3 随机森林(上)
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6.3 随机森林(上)
[55] 6.3 随机森林(下)
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6.3 随机森林(下)
[56] 6.4 实例应用(上)
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6.4 实例应用(上)
[57] 6.4 实例应用(下)
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6.4 实例应用(下)
[58] 7.1 基本概念 (上)
1650播放
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7.1 基本概念 (上)
[59] 7.1 基本概念 (下)
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05:51
7.1 基本概念 (下)
[60] 7.2 CCA算法介绍 (上)
1088播放
05:49
7.2 CCA算法介绍 (上)
[61] 7.2 CCA算法介绍 (下)
1293播放
05:53
7.2 CCA算法介绍 (下)
[62] 7.3 CCA算法拓展 (上)
1410播放
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7.3 CCA算法拓展 (上)
[63] 7.3 CCA算法拓展 (下)
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7.3 CCA算法拓展 (下)
[64] 7.4 案例分析 (上)
1574播放
05:22
7.4 案例分析 (上)
[65] 7.4 案例分析 (下)
1332播放
05:18
7.4 案例分析 (下)
[66] 8.1 基本概念与结构发展 (上)
1235播放
待播放
8.1 基本概念与结构发展 (上)
[67] 8.1 基本概念与结构发展 (下)
1252播放
07:17
8.1 基本概念与结构发展 (下)
[68] 8.2 卷积神经网络(CNN) (...
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8.2 卷积神经网络(CNN) (上)
[69] 8.2 卷积神经网络(CNN) (...
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8.2 卷积神经网络(CNN) (下)
[70] 8.3 循环神经网络(RNN) (...
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8.3 循环神经网络(RNN) (上)
[71] 8.3 循环神经网络(RNN) (...
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8.3 循环神经网络(RNN) (下)
[72] 8.4 应用实例 (上)
957播放
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8.4 应用实例 (上)
[73] 8.4 应用实例 (下)
1347播放
05:51
8.4 应用实例 (下)
[74] 9.1 自编码器简介(上)
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9.1 自编码器简介(上)
[75] 9.1 自编码器简介(下)
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06:07
9.1 自编码器简介(下)
[76] 9.2 去噪自编器(上)
690播放
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9.2 去噪自编器(上)
[77] 9.2 去噪自编器(下)
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9.2 去噪自编器(下)
[78] 9.3 稀疏自编码器(上)
1179播放
06:01
9.3 稀疏自编码器(上)
[79] 9.3 稀疏自编码器(下)
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06:01
9.3 稀疏自编码器(下)
[80] 9.4 变分自编码器(上)
991播放
05:49
9.4 变分自编码器(上)
[81] 9.4 变分自编码器(下)
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9.4 变分自编码器(下)
[82] 10.1 二手车交易价格预测(上)
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10.1 二手车交易价格预测(上)
[83] 10.1 二手车交易价格预测(下)
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10.1 二手车交易价格预测(下)
[84] 10.2 糖尿病的血糖预测(上)
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10.2 糖尿病的血糖预测(上)
[85] 10.2 糖尿病的血糖预测(下)
1536播放
05:17
10.2 糖尿病的血糖预测(下)
[86] 10.3 工业蒸汽量预测(上)
1665播放
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10.3 工业蒸汽量预测(上)
[87] 10.3 工业蒸汽量预测(下)
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[88] 10.4 双盲降噪自编码器实现降噪...
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10.4 双盲降噪自编码器实现降噪(上)
[89] 10.4 双盲降噪自编码器实现降噪...
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10.4 双盲降噪自编码器实现降噪(下)
[90] 10.5 心电数据分析(上)
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06:40
10.5 心电数据分析(上)
[91] 10.5 心电数据分析(下)
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