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人工智能开发必看数学基础课，资源教程下载
课程目录
数学专栏课外加餐（一）讲我们为什么需要反码和补码.pdf
数学专栏课外加餐（一）讲我们为什么需要反码和补码.mp3
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数学专栏课外加餐（三）：程序员需要读哪些数学书.pdf
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数学专栏课外加餐（二）讲位操作的三个应用实例.pdf
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开篇词讲作为程序员，为什么你应该学好数学.pdf
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结束语_从数学到编程，本身就是一个很长的链.pdf
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导读：程序员应该怎么学数学.pdf
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zfdev_tree.txt
51_综合应用篇答疑和总结：如何进行个性化用户画像的设计.pdf
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50推荐系统（下）：如何通过SVD分析用户和物品的矩阵.pdf
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49推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？.pdf
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48搜索引擎（下）：如何通过查询的分类，让电商平台的搜索结果更相关？.pdf
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47 搜索引擎（上）：如何通过倒排索引和向量空间模型，打造一个简单的搜索引擎？.pdf
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46缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？.mp3
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45 线性代数篇答疑和总结：矩阵乘法的几何意义是什么？.pdf
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44奇异值分解：如何挖掘潜在的语义关系？.pdf
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43PCA主成分分析（下）：为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量？.pdf
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42讲PCA主成分分析（上）：如何利用协方差矩阵来降维.pdf
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41讲线性回归（下）：如何使用最小二乘法进行效果验证.pdf
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40讲线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合.pdf
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39讲线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组.pdf
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38讲矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐.pdf
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37讲矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算.pdf
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36讲文本聚类：如何过滤冗余的新闻.pdf
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35讲文本检索：如何让计算机处理自然语言.pdf
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34讲向量空间模型：如何让计算机理解现实事物之间的关系.pdf
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33讲线性代数：线性代数到底都讲了些什么.pdf
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32讲概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合.pdf
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31讲统计意义（下）：如何通过显著性检验，判断你的AB测试结果是不是巧合.pdf
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30讲统计意义（上）：如何通过显著性检验，判断你的AB测试结果是不是巧合.pdf
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29讲归一化和标准化：各种特征如何综合才是最合理的.pdf
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28讲熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征.pdf
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27讲决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用.pdf
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26讲信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物.pdf
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25讲马尔科夫模型：从PageRank到语音识别，背后是什么模型在支撑.pdf
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24讲语言模型：如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型.pdf
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23讲文本分类：如何区分特定类型的新闻.pdf
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22讲朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类.pdf
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21讲概率基础（下）：联合概率、条件概率和贝叶斯法则，这些概率公式究竟能做什么.pdf
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