京东 11.11 红包
7.4 极大似然估计
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7.6 拉普拉斯修正
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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7.1 贝叶斯决策论
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8.4 Boosting
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5.8 如何使用SVM
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6.1 神经网络模型
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6.2 万有逼近能力
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5.2 对偶问题与解的特性
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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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2.1 泛化能力
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.2 课程定位
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8.9 聚类方法概述
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.5 计算学习理论
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2.2 过拟合和欠拟合
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5.6 软间隔SVM
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2.6 性能度量
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3.5 对率回归
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8.8 距离计算
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7.2 生成式和判别式模型
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.6 基本术语
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3.7 线性判别分析
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5.1 支持向量机基本型
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强推！这绝对是B站最全的（python＋机器学习＋深度学习）系列教程，草履虫都能学会，学不会你来锤爆我！人工智能/机器学习/深度学习/python/神经网络
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8.5 Bagging
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.3 机器学习
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4.3 其他属性划分准则
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5.4 特征空间映射
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2.3 三大问题
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3.8 类别不平衡
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8.1 集成学习
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3.1 线性回归
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第一课 导论
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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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【计算机博士带你啃书】白话讲解周志华机器学习西瓜书
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十五课 主成分分析 独立成分分析
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3.6 对率回归求解
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3.3 多元线性回归