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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第四课 指数族分布 广义线性模型
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第三课 加权最小二乘法、Logistic回归法、牛顿法
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十八课 机器学习的社会影响
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第八课 神经网络1
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第二十课 基于模型的强化学习
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十二课 K均值聚类 高斯混合模型 最大期望算法
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第二课 监督学习
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十三课 GMM (EM)/高斯混合模型(最大期望算法)
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7.5 朴素贝叶斯分类器
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6.3 BP算法推导
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2.2 过拟合和欠拟合
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4.5 预剪枝与后剪枝
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7.1 贝叶斯决策论
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