人工智能开发必看数学基础课

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            数学专栏课外加餐(一)讲我们为什么需要反码和补码.mp3
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            数学专栏课外加餐(三):程序员需要读哪些数学书.pdf4 N; [$ F% n, M) ]: V% Q) p, v
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            数学专栏课外加餐(二)讲位操作的三个应用实例.pdf
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            28讲熵、信息增益和卡方:如何寻找关键特征.pdf8 n2 a! E4 c, V' h1 h+ n0 [2 p
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            27讲决策树:信息增益、增益比率和基尼指数的运用.pdf& F& Q" ~: L$ V7 W6 k
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            26讲信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物.pdf
            26讲信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物.mp38 t* S) ?! @2 w. h% O
            26讲信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物.html. |, Q6 y' A! X' I
            25讲马尔科夫模型:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑.pdf
            25讲马尔科夫模型:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑.mp3
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            24讲语言模型:如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型.pdf/ P. t/ b0 K! {4 Z' q4 }5 V
            24讲语言模型:如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型.mp3! v0 @0 v% a# [7 @6 }. a
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            23讲文本分类:如何区分特定类型的新闻.pdf
            23讲文本分类:如何区分特定类型的新闻.mp36 O  a/ R* g* r' F" k0 M9 j
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            22讲朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类.pdf
            22讲朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类.mp32 y% F2 O& T) D2 z$ U6 J3 P6 h
            22讲朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类.html7 N, E7 ~+ r* F7 _& G
            21讲概率基础(下):联合概率、条件概率和贝叶斯法则,这些概率公式究竟能做什么.pdf




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