机器学习课程_20_Stanford 大学课程公开课慕课教程

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–02 监督学习应用.梯度下降.mp4
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–11 贝叶斯统计正则化.mp4
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–14 主成分分析法.mp4
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–15 奇异值分解.mp4
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–08 顺序最小优化算法.mp4
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–18 线性二次型调节控制.mp4
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–20 策略搜索.mp4
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–19 微分动态规划.mp4
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–13 高斯混合模型.mp4
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–12 K-means算法.mp4
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–09 经验风险最小化.mp4
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–17 离散与维数灾难.mp4
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–16 马尔可夫决策过程.mp4
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–10 特征选择.mp4
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–07 最优间隔分类器问题.mp4
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–05 生成学习算法.mp4
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–01 机器学习的动机与应用.mp4
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–03 欠拟合与过拟合的概念.mp4
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–04 牛顿方法.mp4
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–06 朴素贝叶斯算法.mp4
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