机器学习导论(理论课程全面录制)

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  • 机器学习入门
  • 模型评估
  • 学习器之性能度量
  • 特征工程简介一
  • 特征工程简介二
  • 线性模型
  • 决策树之ID3
  • 决策树之C4.5
  • 决策树之CART
  • 人工神经网络
  • BP网络与BP算法
  • 支持向量机
  • 核函数
  • 软间隔与正则化
  • SVR回归问题与支持向量
  • 贝叶斯决策
  • 朴素贝叶斯
  • 半朴素贝叶斯
  • 贝叶斯网络
  • 贝叶斯网络二
  • EM算法
  • 集成学习介绍
  • 集成学习二
  • 聚类
  • 原型聚类
  • 层次聚类与密度聚类
  • 降维之K紧邻
  • PCA

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    课时介绍

    网络结构

    课程介绍

    本课程讲解机器学习必备知识,入门到精通,是学习机器学习必须学习的知识。课程涉及机器学习介绍,性能度量、模型评估,线性模型,决策树,人工神经网络,支持向量机,贝叶斯决策,集成学习,聚类,降维等知识。
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