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机器学习(笔记)——监督学习 评分:

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机器学习中类属于监督学习中的六种经典的分类算法

有关机器 学习的基本介绍,比如机器学习是分为监督学习和无监督学习的,以及监督学习中的一些算法,有分类算法和数值型预测算法,分类算法中几种比较经典的算法

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斯坦福大学机器学习视频笔记

机器学习斯坦福大学公开课视频笔记,包括10周18节课涉及(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习 (聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。(三)在机器学习的佳实践(偏差/方差理 论;在机器学习和人工智能创新过程)。

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斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15(完整版、带目录索引和NG原版讲义)

1-15节全部完整版讲义!超清分享~~~(附赠目录索引和NG原版讲义) 含金量高,独家整理~~ 目录如下: 公开课笔记1-2——线性规划、梯度下降、正规方程组 公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯 公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步 公开课笔记7——最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶 公开课笔记8———核技法、软间隔分类器、SMO算法 公开课笔记9—偏差/方差、经验风险最小化、联合界、一致收敛 公开课笔记10——VC维、模型选择、特征选择 公开课笔记11

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斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版

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