5.7 正则化
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5.8 如何使用SVM
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7.4 极大似然估计
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2.2 过拟合和欠拟合
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7.1 贝叶斯决策论
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6.3 BP算法推导
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7.2 生成式和判别式模型
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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！
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5.4 特征空间映射
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8.4 Boosting
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3.7 线性判别分析
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2.6 性能度量
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2.1 泛化能力
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3.5 对率回归
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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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5.5 核函数
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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3.8 类别不平衡
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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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8.5 Bagging
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4.5 预剪枝与后剪枝
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4.1 决策树基本流程
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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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3.4 广义线性模型
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4.4 决策树的剪枝
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2.4 评估方法
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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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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.3 机器学习
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3.3 多元线性回归
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2.3 三大问题
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2.5 调参与验证集
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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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【全100集】周志华教授最新【机器学习西瓜书教程】终于能发出来了！算法原理入门到进阶，太通俗易懂了，建议每个新手都来学！深度学习|计算机视觉|人工智能
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十课 偏差,方差,正则化
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5.2 对偶问题与解的特性
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8.9 聚类方法概述
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4.2 信息增益划分
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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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8.6 多样性度量
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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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8.7 聚类