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{1}-第一章概述

{2}-第二章机器学习基本概念

{3}-第三章模型性能评估

{4}-第四章感机机

{5}-第五章聚类

{6}-第六章贝叶斯分業器及图模型

{7}-第七章夫策树和随机森林

{8}-八章逻辑斯帝回归与最大摘模型

{9}-第九章SVM

{10}-第十章核方法与非线性SVM

{11}-第十一章降维与度星学习

{12}-第十二章提升方法

{13}-第十三章EM算法及混合高斯模型

{14}-第十四章计算学习理论

{15}-第十五章隐马尔可夫模型

{16}-第十六章条件随机场

{17}-第十七章概率图模型的学习与推断

{18}-第十八章神经网络和深度学习

{19}-第十九章深度学习正则化方法

{20}-第二十章深度学习优化方法

 

大数据机器学习【2021秋】（学堂在线）
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