先在此中文介绍一下内容
10特征选择
11贝叶斯统计正则化
12K-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
1机器学习的动机与应用
20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
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



+讲义 3.2 MB
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| 复习笔记1.pdf 165.0 KB
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| 复习笔记4.pdf 197.0 KB
| 复习笔记5.pdf 198.0 KB
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+作业 4.1 MB
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| 作业2.pdf 69.5 KB
| 作业2解答.pdf 102.0 KB
| 作业3.pdf 72.1 KB
| 作业3解答.pdf 3.4 MB
| 作业4.pdf 87.5 KB
| 作业4解答.pdf 208.0 KB
课程.txt 1.1 KB
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