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UCB《机器学习导论|CS 189/289A Introduction to Machine Learning 2024 sp》
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https://people.eecs.berkeley.edu/~jrs/189/ 机器学习的理论基础、算法、方法和应用。主题可能包括回归和分类的监督方法(线性模型、树、神经网络、集成方法、基于实例的方法);生成和判别概率模型;贝叶斯参数学习;密度估计和聚类;贝叶斯网络;时间序列模型;降维;涵盖各种实际应用程序的编程项目。
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UCB《机器学习导论|CS 189/289A Introduction to Machine Learning 2021 sp》gpt-4翻译
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