京东 11.11 红包
3.4 广义线性模型
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3.7 线性判别分析
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7.1 贝叶斯决策论
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3.3 多元线性回归
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3.1 线性回归
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7.5 朴素贝叶斯分类器
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2.2 过拟合和欠拟合
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7.6 拉普拉斯修正
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5.4 特征空间映射
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2.5 调参与验证集
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2.4 评估方法
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5.7 正则化
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7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
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7.2 生成式和判别式模型
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2.6 性能度量
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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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5.8 如何使用SVM
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3.2 最小二乘解
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6.3 BP算法推导
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2.1 泛化能力
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5.6 软间隔SVM
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8.7 聚类
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.5 计算学习理论
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.8 NFL定理
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3.5 对率回归
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2.3 三大问题
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.6 基本术语
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7.4 极大似然估计
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6.2 万有逼近能力
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8.9 聚类方法概述
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8.8 距离计算
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8.6 多样性度量
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6.4 缓解过拟合
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4.3 其他属性划分准则
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8.1 集成学习
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8.3 两类常用集成学习方法
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6.1 神经网络模型
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南京大学 周志华教授 机器学习初步 4k重制版 1.3 机器学习
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