20 MDS方法
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21 MDS中加点方法
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37 Naive Bayes方法
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13 Jacobian
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18 最大似然估计方法
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01 概率基础
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1 基本概念
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41 Boosting1
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34 Kernel FDA
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42 Boosting2
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40 SVM
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29 谱聚类1
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11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35)
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12 正定核应用
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9 - 3 - Generalization Issue (20-34)
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13 核主元分析
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32 随机投影
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15 - 1 - Model Selection Problem (16-00)
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6 条件期望
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14 主元分析
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31 Computational Methods1
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16 - 2 - Sampling Bias (11-50)
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17 概率PCA
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8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01)
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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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15 - 2 - Validation (13-24)
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6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01)
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27 Matr-x Completion
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15 Wishart 分布
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12 概率变换
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11 正定核性质
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28 Fisher判别分析
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被导师夸了3年的文献阅读+笔记整理方法！研0不会看论文的真心建议你来学三分钟！研究生/毕业论文/文献综述
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13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49)
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16 期望最大算法
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神经科学中最核心的公式
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9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23)
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14 - 4 - General Regularizers (13-28)
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14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08)
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19 共轭先验性质
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15 主坐标分析