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1-22-MLE视角下的最小二乘法
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MLE视角下的最小二乘法;参数的期望和方差;预测的分布、期望和方差;偏置和方差分析
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1-21-最小二乘法的MLE视角-E[w]/cov(w)
1-19-什么是MLE?
1-18-核函数的视角看最小二乘法-类比思维
1-25-线性回归模型的贝叶斯估计-part-1
1-17-最小二乘法-凸函数优化的视角-计算图
课程2-最小二乘法的几何解释
1-20-MLE与Fisher信息和Bregman散度
1-10-最小二乘法的几何解释
课程3 最小二乘法与极大似然估计
课程6-复习MLE MAP 贝叶斯估计 估计参数任务
1-13-泛化能力及其上界
课程9-HMM 使用MLE求解
1-26-线性回归模型的贝叶斯估计-part2-预测分布
1-14-正则化与过拟合
1-15-TPR-FPR曲线如何画
课程6-贝叶斯学习 估计模型的参数
课程9-EM + naive bayes 视角
高斯被虐
1.0 引言
机器学习-监督学习算法合集精讲(线性回归/逻辑回归/决策树/支持向量机)
1-27-线性回归模型的贝叶斯估计-举例说明
课程6-产生式 判别式模型区别
看完秒懂的AI基础概念,不服请回怼!通过有趣贴切的例子一口气讲清楚40多个常见AI概念和工业界AI发展脉络。过拟合,梯度消失,残差,transformer等等
课程6-二分类朴素贝叶斯 MLE求解
课程6-MLE求解出现的朴素贝叶斯估计出现的两个问题
2-2-LR的决策面和损失函数
卡西欧fx-999CN CW计算器在大学物理实验数据处理中的应用案例
0-0-课程基本信息
1.1 - Example: Polynomial Curve Fitting - 2 - Vector/Matrix Notation
1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
课程3 曲线拟合
课程14 PCA
(超爽中英!) 2024吴恩达最好的【大模型微调】教程!附课件代码_大模型微调 DeepLearning.AI
动画讲解「Transformer」,一步一步深入浅出解释Transformer原理!这可能是我看到过最通俗易懂的Transformer教程了吧!-人工智能
狼人杀!!!!!
hmm-本节课内容
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Sum-Product-p1-HMM-Forward