【纯手写】机器学习理论基础 第1章：引言
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人工智能的数学基础（清华出版社）第01讲
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强推！这可能是B站最全的（Python＋机器学习＋深度学习）系列课程了，堪称人工智能系列课程的巅峰之作！-人工智能/深度学习/机器学习
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第14章：算法的稳定性
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机器学习之降维：流形学习（1）
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理解机器学习 01 - PAC学习框架
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机器学习入门到精通！不愧是公认的讲的最好的【机器学习全套教程】同济大佬12小时带你从入门到进阶（机器学习/线性代数/人工智能/Python）
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【纯手写】机器学习理论基础：合集介绍
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第7章：Boosting （1）AdaBoost算法
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第3章：复杂性 （1）Rademacher复杂度
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第12章：最大熵 （1）信息论基础
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第2章：PAC学习框架 （2）泛化界
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0.从零跑通深度学习项目系列课程--前言
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第11章：回归 （2）线性回归和岭回归
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第12章：最大熵 （2）Fenchel对偶性
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第9章：多分类 （2）非结合型多分类算法
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机器学习之数学基础：测度集中！
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第2章：PAC学习框架 （1）概率近似正确
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第5章：支持向量机 （3）间隔理论
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第4章：模型选择 （2）交叉验证
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第3章：复杂性 （2）VC维 第一部分
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第6章：核方法 （2）再生核希尔伯特空间
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第4章：模型选择 （1）ERM和SRM
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第11章：回归 （1）回归泛化界
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【国科大·机器学习导论·本科生课程】第1讲_课程介绍
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百万混合专家模型！
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第6章：核方法 （1）核函数
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第9章：多分类 （1）多分类泛化界
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第9章：多分类 （3）结合型多分类算法
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第12章：最大熵 （3）密度估计和最大熵模型
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第3章：复杂性 （3）VC维 第二部分
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第4章：模型选择 （3）正则化项和替代损失
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第11章：回归 （3）支持向量回归和LASSO
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NJU匡院学生精神病日常