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4.3 其他属性划分准则
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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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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
7.5 朴素贝叶斯分类器
【全49集】周志华老师亲讲-西瓜书全网最详尽讲解《机器学习》全套教程,通俗易懂,带你从入门到进阶!
2.1 泛化能力
6.3 BP算法推导
斯坦佛大学 CS229 机器学习 第一课 导论
7.1 贝叶斯决策论
7.6 拉普拉斯修正
4.5 预剪枝与后剪枝
7.4 极大似然估计
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第六课 朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑(加1平滑)
7.2 生成式和判别式模型
4.1 决策树基本流程
3.2 最小二乘解
6.1 神经网络模型
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十课 偏差,方差,正则化
8.9 聚类方法概述
5.5 核函数
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十三课 GMM (EM)/高斯混合模型(最大期望算法)
5.2 对偶问题与解的特性
5.7 正则化
5.8 如何使用SVM
2.4 评估方法
3.6 对率回归求解
5.4 特征空间映射
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
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第八课 神经网络1
B站首推!不愧是周志华老师讲的【机器学习】简直太详细!通俗易懂!西瓜书全网最详尽讲解-1080P高清原版
2024年强基高校录取分数线1
8.2 好而不同
南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.1 教材
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十七课 强化学习的基本概念 值迭代算法 策略更新
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第七课 核函数
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十一课 特征,模型选择
8.8 距离计算
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
斯坦佛大学 cs229 机器学习 第九课 神经网络2(backprop/反向传播)
4.2 信息增益划分
3.5 对率回归
6.4 缓解过拟合