4.3 其他属性划分准则
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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7.5 朴素贝叶斯分类器
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2.1 泛化能力
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6.3 BP算法推导
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斯坦佛大学 CS229 机器学习 第一课 导论
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7.1 贝叶斯决策论
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7.6 拉普拉斯修正
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4.5 预剪枝与后剪枝
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7.4 极大似然估计
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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)
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7.2 生成式和判别式模型
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4.1 决策树基本流程
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3.2 最小二乘解
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6.1 神经网络模型
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十课 偏差,方差,正则化
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8.9 聚类方法概述
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5.5 核函数
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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)
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5.2 对偶问题与解的特性
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5.7 正则化
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5.8 如何使用SVM
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2.4 评估方法
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3.6 对率回归求解
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5.4 特征空间映射
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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
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第八课 神经网络1
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2024年强基高校录取分数线1
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8.2 好而不同
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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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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
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第七课 核函数
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第十一课 特征,模型选择
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8.8 距离计算
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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
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斯坦佛大学 cs229 机器学习 第九课 神经网络2(backprop/反向传播)
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4.2 信息增益划分
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3.5 对率回归
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6.4 缓解过拟合