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第8章:在线学习 (2)感知机算法
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第6章:核方法 (1)核函数
机器学习之降维:流形学习
【纯手写】机器学习理论基础:合集介绍
第7章:Boosting (1)AdaBoost算法
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【机器学习理论基础】系列终极总结 (1)基本理论
深度学习中的泛化理论 (3)一致收敛
【完结】在线学习入门 (10.3)线性赌博机
第6章:核方法 (2)再生核希尔伯特空间
在线学习入门 (2)学习器的评估
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第8章:在线学习 (3)在线-批量转换
第9章:多分类 (3)结合型多分类算法
在线学习入门 (4)在线回归和专家问题
在线学习入门 (6)跟随领导者(FTL)!
真的超容易“搞深度学习神经网络到底怎么改代码的啊?”复旦博士教我用一本书搞定!
第6章:核方法 (3)核化支持向量机
第7章:Boosting (2)AdaBoost理论 第一部分
第14章:稳定性
第12章:最大熵 (2)Fenchel对偶性
原声纯享版,姐姐今天讲SQL 里面Having的用法,快来签到叭|《SQL》第7节
在线学习入门 (8.3)应用FTRL
第9章:多分类 (1)多分类泛化界
在线学习入门 (7)成为领导者(BTL)!
在线学习入门 (5)在线-批量转换
第12章:最大熵 (3)密度估计和最大熵模型
第2章:PAC学习框架 (2)泛化界
机器学习之降维:主成分分析
在线学习入门 (9.2)OGD的遗憾界
深度学习中的泛化理论 (2)感知机
第7章:Boosting (2)AdaBoost理论 第二部分
第12章:最大熵 (1)信息论基础
第5章:支持向量机 (2)基本模型
第13章:条件最大熵 (1)多分类和条件最大熵模型
第13章:条件最大熵 (2)对数几率回归
马尔可夫链&随机游走 (5)用耦合法分析混合时间上界
第3章:复杂性 (3)VC维 第二部分
第11章:回归 (1)回归泛化界
第9章:多分类 (2)非结合型多分类算法