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内容详情：30.机器学习课程-30.深度学习_–_编程工具（Caffe和Tensorflow）.mp4 11.机器学习课程-11.支持向量机（非线性模型）原问题和对偶问题..mp4 16.机器学习课程-16.支持向量机的应用_–_兵王问题_（测试结果）.mp4 21.机器学习课程-21.人工神经网络_–_人工智能的第一次寒冬.q.mp4 37.机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo).mp4 14.机器学习课程-14.支持向量机的应用_--_兵王问题（规则介绍）.mp4 26.机器学习课程_26_深度学习数据库准备.mp4 4.机器学习课程（四）这门课程的内容概述.mp4 25.机器学习课程-25.人工神经网络_–_参数设置.mp4 17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4 24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4 20.机器学习课程-20.人工神经网络_–_感知器算法.mp4 12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4 22.机器学习课程-22.人工神经网络_–_多层神经网络.mp4 29.机器学习课程-29.深度学习_–_卷积神经网络（AlexNet）.mp4 27.机器学习课程_27_深度学习自编码器.mp4 23.机器学习课程-23.人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面.mp4 18.机器学习课程-18.支持向量机_–_处理多类问题.mp4 19.机器学习课程-19.人工神经网络_–_神经元的数学模型.mp4 2.机器学习课程（二）成绩安排.mp4 31.机器学习课程-31.深度学习_–_近年来流行的网络结构.mp4 32.机器学习课程-32.深度学习_–_卷积神经网络的应用.qsv..mp4 3.机器学习课程（三）概念介绍.mp4 34.机器学习课程-34.AlphaGo_(围棋有必胜策略的证明)....等。
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