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2.4 评估方法
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机器学习初步,西瓜书作者周志华老师亲授,4k重制版
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7.5 朴素贝叶斯分类器
2.2 过拟合和欠拟合
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
6.3 BP算法推导
斯坦佛大学 CS229 机器学习 第一课 导论
3.1 线性回归
7.6 拉普拉斯修正
3.7 线性判别分析
6.4 缓解过拟合
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.8 NFL定理
3.6 对率回归求解
4.6 缺失值的处理
8.7 聚类
4.3 其他属性划分准则
3.8 类别不平衡
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.7 归纳偏好
2.6 性能度量
深度解析全国 3000 +省市区县领导调研背后的产业密码
4.2 信息增益划分
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
8.8 距离计算
7.4 极大似然估计
清华大模型公开课第二季回归!全球顶级开源社区梦幻联动【每周更新中】
5.4 特征空间映射
6.1 神经网络模型
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第七课 核函数
3.2 最小二乘解
3.3 多元线性回归
2.3 三大问题
8.6 多样性度量
8.4 Boosting
3.5 对率回归
5.7 正则化
8.5 Bagging
大学专业介绍之计科(含课程设置、就业方向、学习规划)【计算机科学与技术】
面试官很想录取我的样子~
4.1 决策树基本流程
3.4 广义线性模型
5.5 核函数
【雅思口语】一个又狠又穷的口语练习方法(已迭代多次)