01_1.距离精讲.mp4 · 02_2.向量数据库基础.mp4 · 03_3.Annoy原理和手写线性回归.mp4 · 04_4.逻辑回归的分类间隔，线性不可

*   01_1.距离精讲.mp4

*   02_2.向量数据库基础.mp4

*   03_3.Annoy原理和手写线性回归.mp4

*   04_4.逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题，FM模型.mp4

*   05_5.特征选择和正则化.mp4

*   06_6.Dropout技术，模型集成，多分类和多标签.mp4

*   07_7.过拟合、欠拟合，树模型.mp4

*   08_8.ID3，C4.5，Cart树.mp4

*   09_9.集成学习，dropout，GBDT.mp4

*   10_10.GBDT和XGboost.mp4

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*   13_13.GAN模型的原理和实战.mp4

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*   15_15.推土机距离和WGan.mp4

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*   17_17.NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型.mp4

*   18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型.mp4

*   19_19.NLP系列3：GPT系列模型.mp4

*   20_20.项目实战：huggingface和文本分类.mp4

*   21_21实战项目：文本纠错和Bart模型.mp4.mp4

*   22_22零样本学习和小样本学习.mp4.mp4

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*   25_25，目标检测yolo和transformer.mp4.mp4

*   26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4.mp4

*   27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4.mp4

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*   30_大模型训练为什么这么难.mp4.mp4

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*   32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4

*   33_推荐系统2：召回环节.mp4

*   34_推荐系统3：召回和AB测试.mp4

*   35_推荐系统4：排序（上）.mp4

*   36_推荐系统5：排序（下）.mp4

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