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6.2 LeNet-5 模型分析（下）
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      [7] 1.3 分类及其性能度量（下）
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      [8] 1.4 回归问题及其性能评价（上）
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      1.4 回归问题及其性能评价（上）
      [9] 1.4 回归问题及其性能评价（下）
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      1.4 回归问题及其性能评价（下）
      [10] 1.5 一致性的评价方法
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      1.5 一致性的评价方法
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      2.3 特征处理(特征缩放、选择及降维)（上）
      [18] 2.3 特征处理(特征缩放、选择及...
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      [19] 2.4 程序讲解：使用sklear...
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      2.4 程序讲解：使用sklearn对文档进行向量化的程序示例
      [20] 2.5 程序讲解：使用sklear...
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      2.5 程序讲解：使用sklearn进行量纲缩放的程序示例
      [21] 3.1 线性回归模型及其求解方法（...
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      3.1 线性回归模型及其求解方法（上）
      [22] 3.1 线性回归模型及其求解方法（...
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      3.1 线性回归模型及其求解方法（下）
      [23] 3.2 多元回归与多项式回归（上）
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      3.2 多元回归与多项式回归（上）
      [24] 3.2 多元回归与多项式回归（下）
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      3.2 多元回归与多项式回归（下）
      [25] 3.3 损失函数的正则化（上）
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      3.3 损失函数的正则化（上）
      [26] 3.3 损失函数的正则化（下）
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      3.3 损失函数的正则化（下）
      [27] 3.4 逻辑回归
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      [31] 4.1 信息熵（上）
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      [33] 4.2 反向传播中的梯度
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      4.2 反向传播中的梯度
      [34] 4.3 感知机（上）
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      4.3 感知机（上）
      [35] 4.3 感知机（下）
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      4.3 感知机（下）
      [36] 4.4 程序讲解：正向传播和反向传...
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      4.4 程序讲解：正向传播和反向传播的程序示例
      [37] 4.5 程序讲解：信息熵和互信息的...
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      4.5 程序讲解：信息熵和互信息的计算程序示例
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      6.1 卷积与卷积神经网络（上）
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      6.2 LeNet-5 模型分析（上）
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      6.2 LeNet-5 模型分析（下）
      [49] 6.3 程序讲解：卷积神经网络的程...
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      [50] 6.3 程序讲解：卷积神经网络的程...
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      6.3 程序讲解：卷积神经网络的程序示例（下）
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      [54] 7.1 情感分析及传统求解方法（下...
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      [57] 7.3 递归神经网络及其变体（下）
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      [66] 8.4 程序讲解：自动编码器程序示...
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      [67] 8.4 程序讲解：自动编码器程序示...
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