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课程6-朴素贝叶斯的求解策略概述及高斯判别分析
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课程6-二分类朴素贝叶斯 MLE求解
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课程6-MLE求解出现的朴素贝叶斯估计出现的两个问题
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课程6-贝叶斯学习 估计模型的参数
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课程6-二分类朴素贝叶斯 原理与模型
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1-24-单变量-高斯分布-均值-的贝叶斯估计
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1-25-线性回归模型的贝叶斯估计-part-1
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课程2-使用概率建模LS（MLE MAP Baysian）
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1-14-正则化与过拟合
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1-28-线性回归模型的贝叶斯估计-总结
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课程6-产生式 判别式模型区别
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一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等十二大机器学习算法！通俗易懂
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1-2-什么是学习？ML=Lambda
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1-16-配方法求解最小二乘法
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1-4-好好学习（损失函数），天天向上（梯度上升算法）
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1-27-线性回归模型的贝叶斯估计-举例说明
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1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
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课程9-EM + naive bayes 视角
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课程8-EM分析两个实际例子
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课程12 强化学习--基于价值的求解方法
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课程9-evidence of lowerbound 视角看EM算法
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课程6-贝叶斯学习 估计分布的参数
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1-6-机器学习的应用
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课程5-逻辑斯蒂回归的三种视角分析p2
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课程11 带隐变量的无向图模型建模求解 part1
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1-11-最小二乘法的应用：相机标定
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1-10-最小二乘法的几何解释
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1-23-什么是贝叶斯估计？
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课程3 梗概
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课程9-梗概
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厦门大学-机器学习-研究生课程
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课程3 概率角度解释线性回归
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课程5-感知机模型介绍
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课程2-recursive of LS
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课程3 概率图模型介绍
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课程8-带有隐变量的模型介绍
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课程8-作业4题解
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课程8-EM分析带隐变量的模型
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课程5-上节课三种方案回顾
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课程8-作业1题解