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机器学习基础(11) —— 奇异值分解与主成分分析简介

程序设计实习(9) —— C++ 特性

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机器学习基础(9) —— 隐 Markov 模型

程序设计实习(8) —— 标准模板库

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机器学习基础(7) —— 集成学习

机器学习基础(6) —— 神经网络学习初步

最优化方法(5) —— 最优性理论

机器学习基础(5) —— 决策树模型

机器学习基础(4) —— 基于近邻的分类方法

机器学习基础(3) —— 基于后验概率最大化准则的分类模型

程序设计实习(4) —— 多态

程序设计实习(3) —— 继承与派生

机器学习基础(2) —— 支持向量机

程序设计实习(2) —— 运算符重载

程序设计实习(1) —— 类和对象

机器学习基础(1) —— 概述

最优化方法(4) —— 优化问题

最优化方法(3) —— 凸函数

最优化方法(2) —— 凸集

最优化方法(1) —— 简介