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8.4 Boosting
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机器学习初步,西瓜书作者周志华老师亲授,4k重制版
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7.5 朴素贝叶斯分类器
7.1 贝叶斯决策论
2.2 过拟合和欠拟合
7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
2.1 泛化能力
6.3 BP算法推导
5.7 正则化
7.4 极大似然估计
4.1 决策树基本流程
6.2 万有逼近能力
7.2 生成式和判别式模型
3.2 最小二乘解
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
3.5 对率回归
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
5.8 如何使用SVM
4.6 缺失值的处理
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
2.6 性能度量
5.4 特征空间映射
5.6 软间隔SVM
4.5 预剪枝与后剪枝
8.5 Bagging
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.1 教材
4.2 信息增益划分
2.3 三大问题
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第六课 朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑(加1平滑)
斯坦佛大学 CS229 机器学习 第一课 导论
还得看吴恩达!一口气讲透CNN、RNN、GAN、LSTM、YOLO、transformer等六大深度学习神经网路算法!真的不要太爽~(AI人工智能丨机器学习)
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
5.2 对偶问题与解的特性
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
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.8 NFL定理
8.2 好而不同
比啃书爽!周志华机器学习视频全套教程终于找到了!简单易懂!强化学习/神经网络/线性回归/聚类算法/半监督学习
斯坦佛大学 CS229 机器学习 第四课 指数族分布 广义线性模型
4.4 决策树的剪枝
3.1 线性回归
斯坦佛大学 CS229 机器学习 第二课 监督学习
【西瓜书全解】南京大学周志华院长亲授《机器学习西瓜书》,原理+公式一起啃书,小白也能懂!