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斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记（上）.zip (5.31 MB, 需要: RMB 19 元) 本附件包括：

• (5)规则化和模型选择.pdf
• (6)K-means聚类算法.pdf
• (7)混合高斯模型和EM算法.pdf
• (8)EM算法.pdf
• 请先查看该说明.txt
• (1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf
• (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf
• (3)支持向量机SVM（上）.pdf
• (4)支持向量机SVM（下）.pdf

2020-10-22 14:00:53 上传

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斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记（下）.zip (6.01 MB, 需要: RMB 19 元) 本附件包括：

• (13)因子分析.pdf
• (14)增强学习.pdf
• (15)典型关联分析.pdf
• (16)偏最小二乘法回归.pdf
• 请先查看该说明.txt
• (9)在线学习.pdf
• (10)主成分分析.pdf
• (11)独立成分分析.pdf
• (12)线性判别分析.pdf

2020-10-22 14:00:56 上传

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关键词：斯坦福大学 机器学习 学习笔记 斯坦福 中文版

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