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机器学习的数学基础（53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计）
file:1-7 函数逼近.mp4
file:1-5 求导方法.mp4
file:1-1 课程介绍.mp4
file:1-9 凸函数.mp4
file:1-2 O（n）.mp4
file:1-4 导数.mp4
file:1-10 本集总结.mp4
file:1-8 泰勒展开.mp4
file:1-3 极限.mp4
file:1-6 费马定理.mp4
file:4-8 统计学基本概念.mp4
file:4-13 EM算法.mp4
file:4-12 Bootstrap方法.mp4
file:4-2 随机变量与概率分布.mp4
file:4-3 贝叶斯定理.mp4
file:4-1 本集介绍.mp4
file:4-5 大数定律.mp4
file:4-14 本集总结.mp4
file:4-7 统计学基本概念.mp4
file:4-9 极大似然估计.mp4
file:4-11 蒙特卡洛方法.mp4
file:2-3 偏导数.mp4
file:2-10 本集总结.mp4
file:2-9 拉格朗日乘数法.mp4
file:2-2 多元函数.mp4
file:2-1 本集介绍.mp4
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