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内容详情：[5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法.mp4 [5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法.srt [5.5.1]--3.3原型聚类密度聚类.srt [5.5.1]--3.3原型聚类密度聚类.mp4 [5.3.1]--3.1原型聚类k均值算法.mp4 [5.3.1]--3.1原型聚类k均值算法.srt [5.6.1]--3.4原型聚类层次聚类.srt [5.6.1]--3.4原型聚类层次聚类.mp4 [5.2.1]--2.性能度量.srt [5.2.1]--2.性能度量.mp4 [5.1.1]--1.原型聚类描述.srt [5.1.1]--1.原型聚类描述.mp4 (5.1)--第五章聚类.pdf [19.1.1]--1.深度学习简介和架构设计.mp4 [19.1.1]--1.深度学习简介和架构设计.srt [19.4.1]--4.深度学习的正则化方法（二）.mp4 [19.4.1]--4.深度学习的正则化方法（二）.srt [19.3.1]--3.深度学习的正则化方法（一）.srt [19.3.1]--3.深度学习的正则化方法（一）.mp4 [19.2.1]--2.计算图形式的反向传播算法.mp4 [19.2.1]--2.计算图形式的反向传播算法.srt (19.1)--第19讲深度学习正则化方法.pdf [8.3.1]--2.最大熵模型.mp4 [8.3.1]--2.最大熵模型.srt [8.2.1]--1.逻辑斯谛回归模型.srt [8.2.1]--1.逻辑斯谛回归模型.mp4 [8.4.1]--3.模型学习的最优化方法.mp4 [8.4.1]--3.模型学习的最优化方法.srt [8.1.1]--简介.mp4 [8.1.1]--简介.srt (8.1)--第六章Logistic回归.pdf [17.3.1]--2.近似推断法：MCMC和变分推断.srt [1...等。
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