8.4 Boosting
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7.5 朴素贝叶斯分类器
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7.1 贝叶斯决策论
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2.2 过拟合和欠拟合
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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2.1 泛化能力
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6.3 BP算法推导
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5.7 正则化
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7.4 极大似然估计
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4.1 决策树基本流程
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6.2 万有逼近能力
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7.2 生成式和判别式模型
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3.2 最小二乘解
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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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3.5 对率回归
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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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5.8 如何使用SVM
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4.6 缺失值的处理
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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
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2.6 性能度量
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5.4 特征空间映射
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5.6 软间隔SVM
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4.5 预剪枝与后剪枝
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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 1.1 教材
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4.2 信息增益划分
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2.3 三大问题
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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)
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第一课 导论
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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）
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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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5.2 对偶问题与解的特性
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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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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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8.2 好而不同
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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
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第四课 指数族分布 广义线性模型
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4.4 决策树的剪枝
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3.1 线性回归
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第二课 监督学习
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【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！