深度学习中的泛化理论 （5）覆盖数和VC维
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神经网络：逼近的力量
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深度学习中的泛化理论 （3）一致收敛
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第6章：核方法 （2）再生核希尔伯特空间
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第9章：多分类 （2）非结合型多分类算法
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第6章：核方法 （1）核函数
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第7章：Boosting （2）AdaBoost理论 第二部分
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第12章：最大熵 （2）Fenchel对偶性
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第6章：核方法 （3）核化支持向量机
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机器学习之数学基础：测度集中！
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深度学习中的泛化理论 （4）神经网络的Rademacher复杂度
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第7章：Boosting （2）AdaBoost理论 第一部分
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在线学习入门 （10.1）多臂赌博机（MAB）
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在线学习入门 (10.2）UCB的遗憾界
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深度学习中的泛化理论 （1）基础
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第5章：支持向量机 （3）间隔理论
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第4章：模型选择 （1）ERM和SRM
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【完结】在线学习入门 （10.3）线性赌博机
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第9章：多分类 （3）结合型多分类算法
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第4章：模型选择 （2）交叉验证
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在线学习入门 （9.1）在线梯度下降（OGD）
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第12章：最大熵 （3）密度估计和最大熵模型
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深度学习中的泛化理论 （6）压缩界和稳定性界
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在线学习入门 （8.4）从FTRL到MWU
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第8章：在线学习 （3）在线-批量转换
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深度学习中的泛化理论 （2）感知机
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机器学习之降维：流形学习
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第7章：Boosting （1）AdaBoost算法
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【纯手写】机器学习理论基础 第1章：引言
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第9章：多分类 （1）多分类泛化界
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在线学习入门 （9.2）OGD的遗憾界
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机器学习之降维：主成分分析
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机器学习之降维：Johnson-Lindenstrauss引理
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第14章：稳定性
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【机器学习理论基础】系列终极总结 （1）基本理论
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第13章：条件最大熵 （1）多分类和条件最大熵模型
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【机器学习理论基础】系列终极总结 （2）基本模型
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第5章：支持向量机 （2）基本模型
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在线学习入门 （5）在线-批量转换
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第11章：回归 （2）线性回归和岭回归
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第8章：在线学习 （1）遗憾界