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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7.4 极大似然估计
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7.6 拉普拉斯修正
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.1 教材
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5.5 核函数
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6.4 缓解过拟合
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2.1 泛化能力
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8.9 聚类方法概述
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5.2 对偶问题与解的特性
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8.3 两类常用集成学习方法
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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
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5.7 正则化
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6.1 神经网络模型
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8.6 多样性度量
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5.6 软间隔SVM
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8.4 Boosting
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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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2.3 三大问题
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5.1 支持向量机基本型
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4.5 预剪枝与后剪枝
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8.2 好而不同
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8.8 距离计算
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3.1 线性回归
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2.4 评估方法
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8.5 Bagging
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3.4 广义线性模型
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6.3 BP算法推导
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2.6 性能度量
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5.4 特征空间映射
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4.1 决策树基本流程
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4.3 其他属性划分准则
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4.4 决策树的剪枝
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4.2 信息增益划分
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6.2 万有逼近能力
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8.7 聚类
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8.1 集成学习
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谷歌前CEO埃里克-施密特斯坦福演讲原文中文配音（上）AI决策俄乌结果中美AI大战
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3.5 对率回归
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第一课 导论