机器学习数学基础-第十七章：Clustering and K-means
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https://willett.psd.uchicago.edu/
《机器学习数学基础》系列课，芝加哥大学教授Rebecca Willett主讲
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【课程介绍】
本课程介绍了机器学习核心的数学内容。重点是矩阵方法和统计模型，并介绍了从分类和聚类到去噪和推荐系统的实际应用。
数学主题包括线性方程、回归、正则化、奇异值分解、迭代优化算法和概率模型。
机器学习主题包括LASSO、支持向量机、内核方法、聚类、字典学习、神经网络和深度学习。
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