斯坦佛大学 cs229 机器学习 第七课 核函数
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十课 偏差,方差,正则化
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第八课 神经网络1
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第二课 监督学习
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十一课 特征,模型选择
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第二十课 基于模型的强化学习
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十八课 机器学习的社会影响
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第九课 神经网络2(backprop/反向传播)
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第五课 高斯判别分析 朴素贝叶斯法
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6.3 BP算法推导
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4.6 缺失值的处理
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2.2 过拟合和欠拟合
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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8.8 距离计算
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太厉害了 已跪！终于有人能把知识图谱讲的这么通俗易懂了，浙大知识图谱入门及实战公开课分享！-深度学习丨NLP丨知识图谱
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7.6 拉普拉斯修正