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02-贝叶斯视角下的机器学习【海量资源:666java.com】.md
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03-学什么与怎么学【海量资源:666java.com】.md
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04-计算学习理论【海量资源:666java.com】.md
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05-模型的分类方式【海量资源:666java.com】.md
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06-模型的设计准则【海量资源:666java.com】.md
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07-模型的验证方法【海量资源:666java.com】.md
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08-模型的评估指标【海量资源:666java.com】.md
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09-实验设计【海量资源:666java.com】.md
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10-特征预处理【海量资源:666java.com】.md
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11-基础线性回归:一元与多元【海量资源:666java.com】.md
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12-正则化处理:收缩方法与边际化【海量资源:666java.com】.md
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13-线性降维:主成分的使用【海量资源:666java.com】.md
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14-非线性降维:流形学习【海量资源:666java.com】.md
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15-从回归到分类:联系函数与降维【海量资源:666java.com】.md
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16-建模非正态分布:广义线性模型【海量资源:666java.com】.md
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17-几何角度看分类:支持向量机【海量资源:666java.com】.md
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18-从全局到局部:核技巧【海量资源:666java.com】.md
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19-非参数化的局部模型:K近邻【海量资源:666java.com】.md
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20-基于距离的学习:聚类与度量学习【海量资源:666java.com】.md
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21-基函数扩展:属性的非线性化【海量资源:666java.com】.md
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22-自适应的基函数:神经网络【海量资源:666java.com】.md
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23-层次化的神经网络:深度学习【海量资源:666java.com】.md
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24-深度编解码:表示学习【海量资源:666java.com】.md
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25-基于特征的区域划分:树模型【海量资源:666java.com】.md
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26-集成化处理:Boosting与Bagging【海量资源:666java.com】.md
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27-万能模型:梯度提升与随机森林【海量资源:666java.com】.md
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28-最简单的概率图:朴素贝叶斯【海量资源:666java.com】.md
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29-有向图模型:贝叶斯网络【海量资源:666java.com】.md
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30-无向图模型:马尔可夫随机场【海量资源:666java.com】.md
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31-建模连续分布:高斯网络【海量资源:666java.com】.md
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32-从有限到无限:高斯过程【海量资源:666java.com】.md
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33-序列化建模:隐马尔可夫模型【海量资源:666java.com】.md
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34-连续序列化模型:线性动态系统【海量资源:666java.com】.md
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35-精确推断:变量消除及其拓展【海量资源:666java.com】.md
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36-确定近似推断:变分贝叶斯【海量资源:666java.com】.md
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37-随机近似推断:MCMC【海量资源:666java.com】.md
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38-完备数据下的参数学习:有向图与无向图【海量资源:666java.com】.md
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39-隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型【海量资源:666java.com】.md
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40-结构学习:基于约束与基于评分【海量资源:666java.com】.md
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如何成为机器学习工程师?【海量资源:666java.com】.md
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开篇词-打通修炼机器学习的任督二脉【海量资源:666java.com】.md
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总结课-机器学习的模型体系【海量资源:666java.com】.md
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结课-终有一天,你将为今天的付出骄傲【海量资源:666java.com】.md
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结课测试-这些机器学习知识你都掌握了吗?【海量资源:666java.com】.md
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