8.1 集成学习
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7.5 朴素贝叶斯分类器
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7.6 拉普拉斯修正
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2.1 泛化能力
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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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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7.2 生成式和判别式模型
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4.6 缺失值的处理
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7.4 极大似然估计
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5.4 特征空间映射
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2.4 评估方法
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第一课 导论
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3.2 最小二乘解
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8.4 Boosting
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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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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十五课 主成分分析 独立成分分析
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.8 NFL定理
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3.5 对率回归
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5.2 对偶问题与解的特性
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十七课 强化学习的基本概念 值迭代算法 策略更新
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4.2 信息增益划分
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6.2 万有逼近能力
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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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5.7 正则化
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4.5 预剪枝与后剪枝
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.5 计算学习理论
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2.3 三大问题
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第五课 高斯判别分析 朴素贝叶斯法
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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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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 第四课 指数族分布 广义线性模型
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3.4 广义线性模型
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第六课 朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑(加1平滑)
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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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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第七课 核函数
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3.8 类别不平衡
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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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8.3 两类常用集成学习方法
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3.1 线性回归
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第九课 神经网络2(backprop/反向传播)
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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