视频选集
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自动连播
第一讲：机器学习简介
03:14
第二讲：问题构建
01:56
第三讲：深入了解机器学习
03:03
第四讲：降低损失
04:44
第五讲：使用TF的基本步骤
00:44
第六讲：泛化
05:10
第七讲：训练集和测试集
01:55
第八讲：验证
01:50
第九讲：表示法
06:45
第十讲：特征组合
03:58
第十一讲：正则化
04:58
第十二讲：逻辑回归
04:01
第十三讲：分类
07:52
第十四讲：稀疏性正则化
02:10
第十五讲：神经网络简介
03:23
第十六讲：训练神经网络
03:20
第十七讲：多类别神经网络
04:10
第十八讲：嵌套
15:43
第十九讲：生产环境机器学习系统
01:22
第二十讲：静态训练与动态训练
02:24
第二十一讲：静态推理与动态推理
02:44
第二十二讲：数据依赖关系
04:19
第二十三讲：癌症预测
02:16
第二十四讲：18世纪文学
03:12
第二十五讲：现实世界应用准则
01:04
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