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哥伦比亚大学公开课:机器学习
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课程介绍:哥伦比亚大学机器学习公开课

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【第1集】第一讲 监督学习入门(上)
【第2集】第一讲 监督学习入门(中)
【第3集】第一讲 监督学习入门(下)
【第4集】第二讲 线性回归模型(上)
【第5集】第二讲 线性回归模型(中)
【第6集】第二讲 线性回归模型(下)
【第7集】第三讲 分类线性模型(上)
【第8集】第三讲 分类线性模型(中)
【第9集】第三讲 分类线性模型(下)
【第13集】第五讲 归因特征选择(上)
【第14集】第五讲 归因特征选择(中)
【第15集】第五讲 归因特征选择(下)
【第16集】第六讲 支持向量机(上)
【第17集】第六讲 支持向量机(中)
【第18集】第六讲 支持向量机(下)
【第28集】第十讲 数据不平衡(上)
【第29集】第十讲 数据不平衡(中)
【第30集】第十讲 数据不平衡(下)
【第31集】第十一讲 作业3-讨论(上)
【第32集】第十一讲 作业3-讨论(中)
【第33集】第十一讲 作业3-讨论(下)
【第37集】第十三讲 聚类混合模型(上)
【第38集】第十三讲 聚类混合模型(中)
【第39集】第十三讲 聚类混合模型(下)
【第40集】第十四讲 聚类评估(上)
【第41集】第十四讲 聚类评估(中)
【第42集】第十四讲 聚类评估(下)
【第43集】第十五讲 离群值检测(上)
【第44集】第十五讲 离群值检测(中)
【第45集】第十五讲 离群值检测(下)
【第46集】第十六讲 文字数据(上)
【第47集】第十六讲 文字数据(中)
【第48集】第十六讲 文字数据(下)
【第49集】第十七讲 主题模型(上)
【第50集】第十七讲 主题模型(中)
【第51集】第十七讲 主题模型(下)
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