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斯坦福大学公开课:机器学习
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课程介绍:斯坦福大学机器学习

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【第1集】斯坦福大学公开课:机器学习第一课(上)
【第2集】斯坦福大学公开课:机器学习第一课(中)
【第3集】斯坦福大学公开课:机器学习第一课(下)
【第4集】监督学习,梯度下降(上)
【第5集】监督学习,梯度下降(中)
【第6集】监督学习,梯度下降(下)
【第7集】欠拟合与过拟合(上)
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【第13集】生成学习算法(上)
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【第16集】朴素贝叶斯算法(上)
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【第19集】最优间隔分类器问题(上)
【第20集】最优间隔分类器问题(中)
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【第22集】顺序最小优化算法(上)
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【第25集】经验风险最小化(上)
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【第31集】贝叶斯统计正则化(上)
【第32集】贝叶斯统计正则化(中)
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【第37集】高斯混合模型(上)
【第38集】高斯混合模型(中)
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【第40集】主成分分析法(上)
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【第46集】马尔科夫决策过程(上)
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【第49集】离散与维数灾难(上)
【第50集】离散与维数灾难(中)
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【第52集】线性二次型调节控制(上)
【第53集】线性二次型调节控制(中)
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【第55集】微分动态规划(上)
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【第57集】微分动态规划(下)
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