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京东 11.11 红包
3.1 线性回归
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2.2 过拟合和欠拟合
3.7 线性判别分析
7.6 拉普拉斯修正
3.3 多元线性回归
4.6 缺失值的处理
2.5 调参与验证集
5.4 特征空间映射
2.4 评估方法
3.6 对率回归求解
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
4.2 信息增益划分
3.2 最小二乘解
3.5 对率回归
7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.8 NFL定理
4.5 预剪枝与后剪枝
6.3 BP算法推导
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.1 教材
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.7 归纳偏好
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
2.6 性能度量
5.5 核函数
8.6 多样性度量
5.1 支持向量机基本型
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
8.5 Bagging
8.7 聚类
4.4 决策树的剪枝
5.7 正则化
2.3 三大问题
2.1 泛化能力
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6.4 缓解过拟合
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7.2 生成式和判别式模型
8.1 集成学习
8.3 两类常用集成学习方法
5.2 对偶问题与解的特性
6.1 神经网络模型
8.2 好而不同