5.3 Boosting【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.5 多层感知机【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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03 安装【动手学深度学习v2】
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1.3 网页数据抓取【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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5.1 方差和偏差【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2.2 数据清理【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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5.2 Bagging【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.2 最简单也最常用的决策树【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.3 最简单也同样最常用的线性模型【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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5.4 Stacking【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2.1 探索性数据分析【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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4.2 过拟合和欠拟合【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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9.1 模型调参【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.2 数据获取【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2.5 数据科学家的日常【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.6 卷积神经网络【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2.4 特征工程【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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10.1 深度神经网络架构【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.7 循环神经网络【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.4 随机梯度下降【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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4.3 模型验证【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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9.3 网络架构搜索【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.1 课程介绍【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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9.2 超参数优化【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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11.2 NLP中的微调【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.1 8分钟机器学习介绍【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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如何读论文【论文精读·1】
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4.1 模型评估【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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11.1 迁移学习【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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6.boosting方法
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