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【纯手写】机器学习理论基础：合集介绍
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人工智能的数学基础（清华出版社）第01讲
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【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～33】
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机器学习之数学基础：测度集中！
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测度论与概率论基础（重制版）合集
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理解机器学习 01 - PAC学习框架
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机器学习入门到精通！不愧是公认的讲的最好的【机器学习全套教程】同济大佬12小时带你从入门到进阶（机器学习/线性代数/人工智能/Python）
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【纯手写】机器学习理论基础 第1章：引言
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机器学习之降维：主成分分析
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【国科大·机器学习导论·本科生课程】第1讲_课程介绍
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第7章：Boosting （2）AdaBoost理论 第一部分
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【机器学习理论基础】系列终极总结 （1）基本理论
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第7章：Boosting （1）AdaBoost算法
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第5章：支持向量机 （1）优化基础
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机器学习之降维：流形学习
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第6章：核方法 （1）核函数
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实用的机器学习 第一课 机器学习导论 2024summer
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【机器学习理论基础】系列终极总结 （2）基本模型
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【新系列】什么是在线学习？
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第2章：PAC学习框架 （2）泛化界
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理解机器学习 20 - 生成模型
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第9章：多分类 （1）多分类泛化界
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机器学习之降维：Johnson-Lindenstrauss引理
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第4章：模型选择 （2）交叉验证
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第6章：核方法 （2）再生核希尔伯特空间
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第3章：复杂性 （1）Rademacher复杂度
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第4章：模型选择 （1）ERM和SRM
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第11章：回归 （2）线性回归和岭回归
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第14章：稳定性
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第5章：支持向量机 （3）间隔理论
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第3章：复杂性 （2）VC维 第一部分
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第12章：最大熵 （1）信息论基础
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第3章：复杂性 （3）VC维 第二部分
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在线学习入门 （3）在线凸优化（OCO）
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手把手教会机器学习与数据挖掘理论（不定期更新）
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(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程
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第8章：在线学习 （2）感知机算法
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第2章：PAC学习框架 （1）概率近似正确
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第8章：在线学习 （1）遗憾界
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第4章：模型选择 （3）正则化项和替代损失
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第9章：多分类 （3）结合型多分类算法