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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
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      [4] 1.3 基本内容
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      1.3 基本内容
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      1.3 基本内容（上）
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      1.3 基本内容（下）
      [7] 1.4 多元统计基础
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      1.4 多元统计基础
      [8] 1.4 多元统计基础（上）
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      1.4 多元统计基础（上）
      [9] 1.4 多元统计基础（下）
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      1.4 多元统计基础（下）
      [10] 2.1 数据清洗（上）
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      2.1 数据清洗（上）
      [11] 2.1 数据清洗（下）
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      [12] 2.2 数据预处理与特征提取（上）
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      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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      [14] 2.3 主成分分析1（上）
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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）
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      2.5 应用实例（下）
      [20] 3.1 基本原理（上）
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      3.1 基本原理（上）
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      [22] 3.2 距离判别（上）
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      [24] 3.3 fisher判别（上）
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      [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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      [28] 3.5 SVM(1)（上）
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      [32] 4.1 基本概念（上）
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      [34] 4.2 最小二乘回归（上）
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      4.2 最小二乘回归（上）
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      [36] 4.3 岭回归（上）
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      [38] 4.4 主元回归（上）
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      [42] 5.1 基本思想（上）
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      [44] 5.2 相似性度量（上）
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      [48] 5.4 高斯混合模型（上）
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      [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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      [51] 6.1 基本内容（下）
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      [52] 6.2 决策树算法（上）
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      [54] 6.3 随机森林（上）
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      [56] 6.4 实例应用（上）
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      [58] 7.1 基本概念 （上）
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      [60] 7.2 CCA算法介绍 （上）
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      [62] 7.3 CCA算法拓展 （上）
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      [64] 7.4 案例分析 （上）
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      [66] 8.1 基本概念与结构发展 （上）
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      [68] 8.2 卷积神经网络(CNN) （...
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      [70] 8.3 循环神经网络(RNN) （...
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      [72] 8.4 应用实例 （上）
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      8.4 应用实例 （上）
      [73] 8.4 应用实例 （下）
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      [74] 9.1 自编码器简介（上）
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      [75] 9.1 自编码器简介（下）
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      [76] 9.2 去噪自编器（上）
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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）
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      [79] 9.3 稀疏自编码器（下）
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      [80] 9.4 变分自编码器（上）
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