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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十四课 因子分析 主成分分析
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第三课 加权最小二乘法、Logistic回归法、牛顿法
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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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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 第八课 神经网络1
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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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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十七课 强化学习的基本概念 值迭代算法 策略更新
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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 第一课 导论
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十三课 GMM (EM)/高斯混合模型(最大期望算法)
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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 第十六课 自监督学习
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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 第二课 监督学习
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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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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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7.6 拉普拉斯修正
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5.5 核函数
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8.4 Boosting
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7.1 贝叶斯决策论
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5.6 软间隔SVM
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.8 NFL定理
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6.1 神经网络模型
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8.9 聚类方法概述
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8.8 距离计算
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7.5 朴素贝叶斯分类器
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6.4 缓解过拟合
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6.2 万有逼近能力
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【精华30分钟】字节大佬终于把AI Agent讲清楚了！通俗易懂，2024最新内部版，学完即就业！拿走不谢，允许白嫖，学不会我退出IT圈！
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5.8 如何使用SVM
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8.6 多样性度量
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8.5 Bagging
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2.2 过拟合和欠拟合
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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