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      [32] 5-3.计算数据（上）
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      [49] 7-1.过拟合问题
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      [56] 8-3.模型展示Ⅰ（上）
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      [58] 8-5.例子与直觉理解Ⅰ
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      8-5.例子与直觉理解Ⅰ
      [59] 8-7.多元分类
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      8-7.多元分类
      [60] 9-2.反向传播算法（上）
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      9-2.反向传播算法（上）
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      [62] 9-3.理解反向传播（上）
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      [64] 9-4.使用注意：展开参数
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      9-4.使用注意：展开参数
      [65] 9-5.梯度检测（上）
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      [66] 9-5.梯度检测（下）
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      9-5.梯度检测（下）
      [67] 9-6.随机初始化
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      9-6.随机初始化
      [68] 9-7.组合到一起（上）
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      9-7.组合到一起（上）
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      [70] 10-1.决定下一步做什么
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      10-1.决定下一步做什么
      [71] 10-4.诊断偏差与方差
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      [72] 10-5.正则化和偏差、方差（上）
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      [77] 11-1.确定执行的优先级
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      [81] 11-5.机器学习数据（下）
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      11-5.机器学习数据（下）
      [82] 12-1.优化目标（上）
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      12-1.优化目标（下）
      [84] 12-3.大间隔分类器的数学原理（...
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      [86] 12-4.核函数1（上）
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      [92] 13-1.无监督学习
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      [93] 13-2.K-Means算法（上）
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      [94] 13-2.K-Means算法（下）
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      [95] 13-3.优化目标
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      [96] 13-4.随机初始化
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      13-4.随机初始化
      [97] 13-5.选取聚类数量
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      [99] 14-6.压缩重现
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      [100] 15-1.问题动机
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      [101] 15-2.高斯分布（上）
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      [105] 15-6.选择要使用的功能（上）
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      [111] 16-1.问题规划
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      [112] 16-2.基于内容的推荐算法（上）
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      [113] 16-2.基于内容的推荐算法（下）
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      [114] 16-4.协同过滤算法
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      [115] 16-5.矢量化：低轶矩阵分解
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      [116] 16-6.实施细节：均值规范化
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      [117] 17-1.学习大数据集
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      [118] 17-2.随机梯度下降（上）
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      [119] 17-2.随机梯度下降（下）
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      [120] 17-4.随机梯度下降收敛（上）
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      17-4.随机梯度下降收敛（上）
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      17-4.随机梯度下降收敛（下）
      [122] 17-5.在线学习（上）
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      17-5.在线学习（上）
      [123] 17-5.在线学习（下）
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      17-5.在线学习（下）
      [124] 17-6.减少映射与数据并行（上）
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      17-6.减少映射与数据并行（上）
      [125] 17-6.减少映射与数据并行（下）
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      17-6.减少映射与数据并行（下）
      [126] 18-1.问题描述与.OCR.pi...
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      18-1.问题描述与.OCR.pipeline
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      18-2.滑动窗口（上）
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      18-2.滑动窗口（下）
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      18-4.天花板分析：下一步工作的.pipeline（下）
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