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目录：【机器学习 吴恩达/吴恩达】

    第一集机器学习的动机与应用.mp4
    第一集机器学习的动机与应用.mp4
    第五集-生成学习算法.mp4
    第四集牛顿方法.mp4
    第十一集-贝叶斯统计正则化.mp4
    第十五集-奇异值分解.mp4
    第十四集-主成分分析法.mp4
    第十三集-高斯混合模型.mp4
    第十七集-离散与维度灾难.mp4
    第十六集-MA尔科夫决策过程.mp4
    第十九集-微分动态规划.mp4
    第十集-特征选择.mp4
    第十二集-K-means算法.mp4
    第十八集-线性二次型调节控制.mp4
    第三集欠拟合和过拟合.mp4
    第七集-最优间隔分类器问题.mp4
    第六集-朴素贝叶斯算法.mp4
    第九集-经验风险最小化.mp4
    第二十集-策略搜索.mp4
    第二集监督学习应用梯度下降.mp4
    第八集-顺序最小优化算法.mp4
    Stanford Universtiy Machine Learning(含学习笔记和原始讲义).rar Folder.rar

目录：【机器学习 吴恩达】

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