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【机器学习】斯坦福大学公开课

1.1万

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2016-08-13 20:03:53

公开课斯坦福大学机器学习公开课

斯坦福大学

木良生发消息

P1

01:08:39

2 监督学习梯度下降

01:16:15

3 欠拟合与过拟合

01:13:13

4 牛顿方法

01:13:06

5 生成学习算法

01:15:30

6 朴素贝叶斯算法

01:13:09

7 最优间隔分类器问题

01:15:44

8 顺序最小优化算法

01:17:18

9 经验风险最小化

01:14:18

10 特征选择

01:12:55

11 贝叶斯统计正则化

01:22:18

12 K-means算法

01:14:22

13 高斯混合模型

01:14:56

14 主成分分析法

01:20:39

15 奇异值分解

01:17:17

16 马尔科夫决策过程

01:13:05

17 离散与维数灾难

01:16:59

18 线性二次型调节控制

01:16:37

19 微分动态规划

01:15:54

20 策略搜索

01:16:39

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