京东 11.11 红包
8.6 多样性度量
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7.1 贝叶斯决策论
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7.5 朴素贝叶斯分类器
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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7.6 拉普拉斯修正
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7.4 极大似然估计
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2.1 泛化能力
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2.6 性能度量
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4.5 预剪枝与后剪枝
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7.2 生成式和判别式模型
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2.5 调参与验证集
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8.4 Boosting
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2.3 三大问题
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8.9 聚类方法概述
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2.2 过拟合和欠拟合
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第七课 核函数
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6.2 万有逼近能力
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3.5 对率回归
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5.2 对偶问题与解的特性
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4.4 决策树的剪枝
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第五课 高斯判别分析 朴素贝叶斯法
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2.4 评估方法
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3.2 最小二乘解
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4.1 决策树基本流程
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8.5 Bagging
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4.6 缺失值的处理
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5.7 正则化
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5.1 支持向量机基本型
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3.1 线性回归
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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
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.3 机器学习
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5.6 软间隔SVM
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8.7 聚类
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第四课 指数族分布 广义线性模型
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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
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【西瓜书全网最详尽教程】周志华教授巨著西瓜书【机器学习】被计算机博士用30小时逐行白话详解——人工智能|深度学习
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4.3 其他属性划分准则
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3.7 线性判别分析
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8.1 集成学习
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3.4 广义线性模型
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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