京东 11.11 红包
3.3 多元线性回归
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7.1 贝叶斯决策论
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2.2 过拟合和欠拟合
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3.7 线性判别分析
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5.4 特征空间映射
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3.4 广义线性模型
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5.8 如何使用SVM
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4.2 信息增益划分
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4.6 缺失值的处理
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3.5 对率回归
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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7.5 朴素贝叶斯分类器
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4.5 预剪枝与后剪枝
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3.6 对率回归求解
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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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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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3.2 最小二乘解
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2.4 评估方法
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5.6 软间隔SVM
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2.3 三大问题
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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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3.8 类别不平衡
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5.7 正则化
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5.5 核函数
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5.1 支持向量机基本型
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7.2 生成式和判别式模型
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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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5.2 对偶问题与解的特性
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主打一个硬核！周志华教授巨著西瓜书【机器学习】终于用大白话的方式讲解出来了！比刷剧爽！比啃书高效！
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4.4 决策树的剪枝
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6.1 神经网络模型
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8.8 距离计算
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8.4 Boosting
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8.9 聚类方法概述
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6.4 缓解过拟合
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7.4 极大似然估计
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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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8.5 Bagging
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