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Math for Machine Learning

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01 - Course Promo.mp4
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02 - Course Introduction.mp4
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03 - Linear Regression.mp4
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04 - The Least Squares Method.mp4
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05 - Linear Algebra Solution to Least Squares Problem.mp4
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06 - Example Linear Regression.mp4
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07 - Summary Linear Regression.mp4
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08 - Classification.mp4
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09 - Linear Discriminant Analysis.mp4
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10 - The Posterior Probability Functions.mp4
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11 - Modelling the Posterior Probability Functions.mp4
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12 - Linear Discriminant Functions.mp4
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13 - Estimating the Linear Discriminant Functions.mp4
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14 - Classifying Data Points Using Linear Discriminant Functions.mp4
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15 - LDA Example 1.mp4
15 - LDA Example 1.mp4
16 - LDA Example 2.mp4
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17 - Summary Linear Discriminant Analysis.mp4
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18 - Logistic Regression.mp4
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19 - Logistic Regression Model of the Posterior Probability Function.mp4
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20 - Estimating the Posterior Probability Function.mp4
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21 - The Multivariate Newton-Raphson Method.mp4
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22 - Maximizing the Log-Likelihood Function.mp4
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23 - Logistic Regression Example.mp4
23 - Logistic Regression Example.mp4
24 - Summary Logistic Regression.mp4
24 - Summary Logistic Regression.mp4
25 - Artificial Neural Networks.mp4
25 - Artificial Neural Networks.mp4
26 - Neural Network Model of the Output Functions.mp4
26 - Neural Network Model of the Output Functions.mp4
27 - Forward Propagation.mp4
27 - Forward Propagation.mp4
28 - Choosing Activation Functions.mp4
28 - Choosing Activation Functions.mp4
29 - Estimating the Output Functions.mp4
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30 - Error Function for Regression.mp4
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