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课程6-复习MLE MAP 贝叶斯估计 估计参数任务
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CMU《凸优化|CMU 10 725 Convex Optimization fall 2022, by Yuanzhi Li(仅找到17课)》中英字幕(豆包
课程6-二分类朴素贝叶斯 MLE求解
课程6-贝叶斯学习 估计模型的参数
1-23-什么是贝叶斯估计?
课程2-使用概率建模LS(MLE MAP Baysian)
1-7 机器学习的分类
1-27-线性回归模型的贝叶斯估计-举例说明
课程6-MLE求解出现的朴素贝叶斯估计出现的两个问题
1-25-线性回归模型的贝叶斯估计-part-1
课程6-贝叶斯学习 估计分布的参数
课程9-EM 计算参数
课程6-二分类朴素贝叶斯 原理与模型
1-14-正则化与过拟合
0-0-课程基本信息
课程2-最小二乘法的几何解释
课程13 概率图模型的复习--贝叶斯角度建模
1-24-单变量-高斯分布-均值-的贝叶斯估计
1-6-机器学习的应用
课程9-HMM 使用MLE求解
草履虫都能学会!这可能是B站最全的(Python+机器学习+深度学习)系列课程了,入门巨简单学不会你打我!机器学习/深度学习/人工智能/python学习
1-28-线性回归模型的贝叶斯估计-总结
课程8-EM分析两个实际例子
厦门大学-机器学习-研究生课程
课程13 概率图模型的复习--MLE角度建模
1-13-泛化能力及其上界
1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
课程3 线性模型参数和预测的bias和variance
课程2-上节回顾
课程5-产生式分类模型介绍
1-2-什么是学习?ML=Lambda
课程5-逻辑斯蒂回归的三种视角分析p1
课程12 强化学习--演员-评论员方法
课程3 概率角度解释线性回归
课程5-逻辑斯蒂回归的三种视角分析p2
课程5-上节课三种方案回顾
课程3 曲线拟合
课程3 最小二乘法与极大似然估计
1-10-最小二乘法的几何解释
课程6-朴素贝叶斯的求解策略概述及高斯判别分析
课程6-产生式 判别式模型区别