斯坦福大学公开课 《机器学习》-数智学院
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斯坦福大学公开课 《机器学习》

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       1 机器学习的动机与应用

2 策略搜索

2 监督学习应用.梯度下降

3 欠拟合与过拟合的概念

4 牛顿方法

5 生成学习算法

6 朴素贝叶斯算法

7 最优间隔分类器问题

8 顺序最小优化算法

9 经验风险最小化

10 特征选择

11 贝叶斯统计正则化

12 K-means算法

13 高斯混合模型

14 主成分分析法

15 奇异值分解

16 马尔可夫决策过程

17 离散与维数灾难

18 线性二次型调节控制

19 微分动态规划

相关说明
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