4.1 模型评估【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2.4 特征工程【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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第二章 模型的评估与选择
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9.1 模型调参【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.4 数据标注【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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9.2 超参数优化【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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4.2 过拟合和欠拟合【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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11.2 NLP中的微调【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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4.3 模型验证【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.1 课程介绍【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.3 网页数据抓取【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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5.2 Bagging【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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10.1 深度神经网络架构【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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3.2 最简单也最常用的决策树【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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5.4 Stacking【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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二.模型评估与选择（上）
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9.3 网络架构搜索【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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1.2 数据获取【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】
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2.3 数据变换【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】