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