4-4.决策树剪枝
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3-7.线性判别分析
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7-4.极大似然估计
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1-7.归纳偏好
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3-8.LDA的多类推广
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2-6.性能度量
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7-2.生成式和判别模型
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3-10.类别不平衡
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8-1.集成学习
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5-3.BP算法推导
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8-4.Boosting
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3-9.多分类学习基本思路
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为什么大学计算机全是深度学习？
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1-4.典型的机器学习过程
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1-8.NFL定理
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2-7.比较检验
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6-4.特征空间映射
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3-6.对率回归求解
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2-3.三大问题
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7-1.贝叶斯决策论
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2-4.评估方法
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4-2.信息增益划分
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6-1.支持向量机基本型
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6-3.求解方法
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6-6.如何使用SVM
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1-2.课程定位
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6-2.对偶问题与解的特性
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8-9.聚类方法概述
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8-8.距离计算
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8-3. 两类常用集成学习方法
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1-6.基本术语
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4-1.决策树基本流程
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7-5.朴素贝叶斯分类器
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3-5.对率回归
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8-5.Bagging
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4-3.其他属性划分准则