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• file:29丨归一化和标准化：各种特征如何综合才是最合理的？.html
• file:20丨概率基础（上）：一篇文章帮你理解随机变量、概率分布和期望值.html
• file:30丨统计意义（上）：如何通过显著性检验，判断你的A-B测试结果是不是巧合？.pdf
• file:26丨信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物？.html
• file:19丨概率和统计：编程为什么需要概率和统计？.html
• file:25丨马尔科夫模型：从PageRank到语音识别，背后是什么模型在支撑？.html
• file:21丨概率基础（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
• file:22丨朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类？.html
• file:23丨文本分类：如何区分特定类型的新闻？.pdf
• file:27丨决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用.html
• file:32丨概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合？.html
• file:28丨熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征？.html
• file:24丨语言模型：如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型？.pdf
• file:50丨推荐系统（下）：如何通过SVD分析用户和物品的矩阵？.html
• file:49丨推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？.html
• file:47丨搜索引擎（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？.html
• file:48丨搜索引擎（下）：如何通过查询的分类，让电商平台的搜索结果更相关？.html
• file:46丨缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？.pdf
• file:51丨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
• file:10丨动态规划（下）：如何求得状态转移方程并进行编程实现？.html
• file:09丨动态规划（上）：如何实现基于编辑距离的查询推荐？.pdf
• file:13丨树的广度优先搜索（上）：人际关系的六度理论是真的吗？.pdf
• file:17丨时间和空间复杂度（下）：如何使用六个法则进行复杂度分析？.html
• file:07丨排列：如何让计算机学会“田忌赛马”？.pdf
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• file:18丨总结课：数据结构、编程语句和基础算法体现了哪些数学思想？.html
• file:14丨树的广度优先搜索（下）：为什么双向广度优先搜索的效率更高？.html
• file:05丨递归（上）：泛化数学归纳，如何将复杂问题简单化？.html
• file:04丨数学归纳法：如何用数学归纳提升代码的运行效率？.html
• file:01丨二进制：不了解计算机的源头，你学什么编程.html
• file:16丨时间和空间复杂度（上）：优化性能是否只是“纸上谈兵”？.html
• file:03丨迭代法：不用编程语言的自带函数，你会如何计算平方根？.pdf
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• file:06丨递归（下）：分而治之，从归并排序到MapReduce.html
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• file:39丨线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组？.html
• file:43丨PCA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？.html
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