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课程6-贝叶斯学习 估计模型的参数
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1-23-什么是贝叶斯估计?
课程6-复习MLE MAP 贝叶斯估计 估计参数任务
1-25-线性回归模型的贝叶斯估计-part-1
1-7 机器学习的分类
课程6-贝叶斯学习 估计分布的参数
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1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
课程2-最小二乘法的几何解释
课程6-二分类朴素贝叶斯 原理与模型
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1-28-线性回归模型的贝叶斯估计-总结
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1-14-正则化与过拟合
0-0-课程基本信息
课程5-内容梗概
课程3 概率图模型介绍
课程13 概率图模型的复习--贝叶斯角度建模
厦门大学-机器学习-研究生课程
1-2-什么是学习?ML=Lambda
课程5-产生式分类模型介绍
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课程8-带有隐变量的模型介绍
课程6-产生式 判别式模型区别
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课程9-EM 计算参数
课程3 曲线拟合
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1-5 y = kx + b, 从小学到博士的解法
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课程12 强化学习--基于策略的求解方法
课程6-朴素贝叶斯的求解策略概述及高斯判别分析
课程3 线性模型参数和预测的bias和variance