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5.7 正则化
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机器学习初步,西瓜书作者周志华老师亲授,4k重制版
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5.8 如何使用SVM
7.4 极大似然估计
2.2 过拟合和欠拟合
7.1 贝叶斯决策论
6.3 BP算法推导
7.2 生成式和判别式模型
【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!
5.4 特征空间映射
8.4 Boosting
3.7 线性判别分析
2.6 性能度量
2.1 泛化能力
3.5 对率回归
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
5.5 核函数
7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
3.8 类别不平衡
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
8.5 Bagging
4.5 预剪枝与后剪枝
4.1 决策树基本流程
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
3.4 广义线性模型
4.4 决策树的剪枝
2.4 评估方法
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.8 NFL定理
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
3.3 多元线性回归
2.3 三大问题
2.5 调参与验证集
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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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十课 偏差,方差,正则化
5.2 对偶问题与解的特性
8.9 聚类方法概述
4.2 信息增益划分
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
8.6 多样性度量
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.1 教材
8.7 聚类