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课程目录：
6 z; u: n# G; c9 Z! X: u第1集 机器学习的动机与应用
, v- g- W! |! Z# o. Z第2集 监督学习应用.梯度下降 & i+ Z9 o' B1 x% k7 B, `8 V
第3集 欠拟合与过拟合的概念 ' @5 q/ Q. i5 h
第4集 牛顿方法 7 R1 N! b4 q5 ?- B z' Y7 H
第5集 生成学习算法 ^) M' l, y; i' R% G* F! d
第6集 朴素贝叶斯算法
; V- w" b0 d, R6 @& q' ]/ v- `第7集 最优间隔分类器问题
$ s, w+ u/ m, p1 |/ y4 n) @第8集 顺序最小优化算法 . W6 e! S' Y4 d
第9集 经验风险最小化 9 Z6 ^2 Z( ~# m1 @( I- y( i
第10集 特征选择
) z4 Q7 V* |8 c% v第11集 贝叶斯统计正则化
' Q. B8 G) N# d( ~. p第12集 K-means算法 . \& K0 f. {* c* x. K
第13集 高斯混合模型 ' J4 \1 W$ p. }) B) M. H1 K5 M! ?
第14集 主成分分析法
3 O3 T! H3 m6 I0 B- w# \8 d* `第15集 奇异值分解 # O& n+ T6 s+ j: u- n
第16集 马尔可夫决策过程 / u5 G' D" N7 k! p' j8 X! X
第17集 离散与维数灾难
5 r. c. g/ [1 i. j* f4 w N) X第18集 线性二次型调节控制 $ H g* m3 z% E
第19集 微分动态规划 , z* t4 g3 o% q j; u9 P
第20集 策略搜索
( _3 c; Q4 o' @. K
0 S z4 M: ^* T& J8 S |
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发表于 2019-5-15 12:01:37
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发表于 2019-7-11 22:15:00