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[第1课]机器学习的动机与应用
[第2课] 监督学习应用.梯度下降
[第3课] 欠拟合与过拟合的概念
[第4课] 牛顿方法
[第5课] 生成学习算法
[第6课] 朴素贝叶斯算法
[第7课] 最优间隔分类器问题
[第8课] 顺序最小优化算法
[第9课] 经验风险最小化
[第10课] 特征选择
[第11课] 贝叶斯统计正则化
[第12课] K-means算法
[第13课] 高斯混合模型
[第14课] 主成分分析法
[第15课] 奇异值分解
[第16课] 马尔可夫决策过程
[第17课] 离散与维数灾难
[第18课] 线性二次型调节控制
[第19课] 微分动态规划
[第20课] 策略搜索
来自: robertread > 《人工智能及机器学习》
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