机器学习耶鲁大学公开课讲义

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机器学习

机器学习耶鲁大学公开课讲义


【文件预览】:
(13)因子分析.pdf
(3)支持向量机SVM(上).pdf
(15)典型关联分析.pdf
(6)K-means聚类算法.pdf
(4)支持向量机SVM(下).pdf
(1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf
(9)在线学习.pdf
(12)线性判别分析.pdf
(11)独立成分分析.pdf
(7)混合高斯模型和EM算法.pdf
猿媛之家—程序员最可信赖的求职帮手.jpg
(10)主成分分析.pdf
(5)规则化和模型选择.pdf
(8)EM算法.pdf
(2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf
(16)偏最小二乘法回归.pdf
(14)增强学习.pdf

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