齐鲁理工学院

  • 南阳理工学院计算机学院ACM队成员获奖情况[荣誉记]
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_学习问题（第一课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_学习的可能性（第二课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_线性模型（第三课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_误差和噪声（第四课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_训练与测试（第五课）
  • 加州理工学院公开课：雷蒙保罗MAPA泛化理论（第六课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_VC 维（第七课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_线性模型 II（第九课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_神经网络（第十课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_过拟化（第十一课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Regularization（第十二课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_神经网络
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_过拟化
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_神经网络
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Validation（第十三课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_SVM（第十四课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Kernal Method（第十五课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Radial Basis Function（第十六课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Three Learning Principles（第十七课）
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Epilogue（第十八课-终结篇）
  • 【机器学习】加州理工学院公开课——机器学习与数据挖掘 1.学习问题
  • 笔记 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘 一
  • 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_过拟化（第十一课）
  • 《加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘》第1讲学习笔记
  • 《加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘》第2讲学习笔记
  • 南阳理工学院个人积分赛第三场——C - The Smallest String Concatenation【string】
  • 南阳理工学院个人积分赛第四场——J - Min Number【条理清晰】
  • 南阳理工学院 ACM OJ-- 题目6 喷水装置（一） （贪心暴力）
  • 南阳理工学院ACM语言入门题目39水仙花数的思考与代码
  • 南阳理工学院ACM语言入门题目49三个数从小到大排序
  • 南阳理工学院软件、计科16级新生联合月赛（10月）
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