加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘

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[第1课]学习问题

[第2课] 学习的可行性

[第3课] 线性模型

[第4课] 误差和噪声

[第5课] 训练与测试

[第6课] 雷蒙保罗MAPA泛化理论

[第7课] VC维

[第8课] 偏见方差权衡

[第9课] 线性模型II

[第10课] 神经网络

[第11课] KA___Lecture 11_ [ Overfitting ]

[第12课] LA___Lecture 12_ [ Regularization ]

[第13课] MA___Lecture 13_ [ Validation ]

[第14课] NA___Lecture 14_ [ Support Vector Machines

[第15课] OA___Lecture 15_ [ Kernel Methods ]

[第16课] PA___Lecture 16_ [ Radial Basis Functions

[第17课] QA___Lecture 17_ [ Three Learning Priciples

[第18课] RA___Lecture 18_ [ Epilogue ]