京东 11.11 红包
第13章：条件最大熵 （2）对数几率回归
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第14章：稳定性
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机器学习之数学基础：测度集中！
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【纯手写】机器学习理论基础：合集介绍
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第11章：回归 （1）回归泛化界
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第12章：最大熵 （2）Fenchel对偶性
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第3章：复杂性 （1）Rademacher复杂度
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第4章：模型选择 （2）交叉验证
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第5章：支持向量机 （1）优化基础
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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3章：复杂性 （2）VC维 第一部分
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第4章：模型选择 （1）ERM和SRM
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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12章：最大熵 （1）信息论基础
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【纯手写】机器学习理论基础 第1章：引言
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第7章：Boosting （1）AdaBoost算法
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第3章：复杂性 （3）VC维 第二部分
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【机器学习理论基础】系列终极总结 （1）基本理论
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第9章：多分类 （1）多分类泛化界
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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5章：支持向量机 （2）基本模型
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在线学习入门 （4）在线回归和专家问题
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第8章：在线学习 （3）在线-批量转换
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机器学习之降维：主成分分析
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第2章：PAC学习框架 （2）泛化界
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第7章：Boosting （2）AdaBoost理论 第二部分
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第13章：条件最大熵 （1）多分类和条件最大熵模型
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第9章：多分类 （3）结合型多分类算法
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在线学习入门 （2）学习器的评估
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第一讲 理论和理论构建概述
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在线学习入门 （9.1）在线梯度下降（OGD）
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在线学习入门 (10.2）UCB的遗憾界
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第8章：在线学习 （2）感知机算法
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在线学习入门 （5）在线-批量转换
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在线学习入门 （8.4）从FTRL到MWU
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第8章：在线学习 （1）遗憾界
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在线学习入门 （7）成为领导者（BTL）！
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在线学习入门 （6）跟随领导者（FTL）！
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第6章：核方法 （3）核化支持向量机