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MongoDB

  1. 2017-07-21 MongoDB的介绍与安装
  2. 2017-07-21 MongoDB安全
  3. 2017-07-21 MongoDB Python对MongoDB的简单操作(连接,增删查改)
  4. 2017-07-21 MongoDB的概念解析
  5. 2017-07-21 MongoDB的简单使用(增删查改)
  6. 2017-07-21 MongoDB索引

Python

  1. 2017-11-23 Python 多线程与多进程
  2. 2017-07-15 Python第三方模块安装

linear-algebra

  1. 2017-07-15 线性代数 向量空间,子空间,列空间和零空间
  2. 2017-07-15 线性代数 矩阵乘法与可逆矩阵
  3. 2017-07-15 线性代数 马尔科夫矩阵 矩阵的特征值和特征向量
  4. 2017-07-15 线性代数 最小二乘法与其推导
  5. 2017-07-15 线性代数 伪逆 基变换
  6. 2017-07-15 线性代数 SVD 线性变换

machine-learning

  1. 2017-12-07 机器学习 第十八章 EM算法
  2. 2017-11-18 机器学习 第十六章 特征选择
  3. 2017-11-10 机器学习 第十五章 聚类任务 原型聚类
  4. 2017-08-14 Python 机器学习实战 第五章 AdaBoost
  5. 2017-08-11 机器学习 第十四章 模型评估
  6. 2017-08-09 机器学习 第十三章 集成学习(2) Bagging 随机森林 结合策略
  7. 2017-08-08 机器学习 第十二章 集成学习(1) 提升学习(Boosting) AdaBoost
  8. 2017-08-05 机器学习 第十章 支持向量机(3) 非线性支持向量机与核函数
  9. 2017-08-03 机器学习 第十一章 支持向量机(4) 序列最小最优化
  10. 2017-08-02 机器学习 第九章 支持向量机(2) 线性支持向量机与软间隔最大化
  11. 2017-07-31 机器学习 第八章 支持向量机(1):线性可分支持向量机与硬间隔最大化
  12. 2017-07-28 Python机器学习实战 第四章 kd树
  13. 2017-07-27 机器学习 第七章 k近邻
  14. 2017-07-26 Python Python 机器学习实战 第三章 决策树
  15. 2017-07-25 机器学习 第六章 决策树(decision tree)
  16. 2017-07-24 Python 机器学习实战 第二章 朴素贝叶斯
  17. 2017-07-22 机器学习 第五章 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace smoothing) 文本分类的事件模型
  18. 2017-07-21 机器学习 第四章 生成学习算法
  19. 2017-07-21 Python机器学习实战 第一章 逻辑回归
  20. 2017-07-19 机器学习 第三章 牛顿方法 指数分布族 一般线性模型
  21. 2017-07-18 机器学习 第二章 机器学习 线性回归的概率解释 局部加权回归 逻辑回归
  22. 2017-07-17 机器学习 第一章 机器学习分类 线性回归 梯度下降 正规方程组

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  1. 2017-07-21 如何用Haroopad在Markdown中写数学公式
  2. 2017-07-21 希腊字母一览表

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  1. 2017-07-21 概率论 随机变量的数字特征
  2. 2017-07-21 概率论 随机变量的分布函数
  3. 2017-07-21 概率论 随机事件及其概率
  4. 2017-07-20 概率论 多维随机变量及其分布

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