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清華大學(xué)-學(xué)堂在線 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)課件筆記系列：概述、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、模型性能評(píng)估、感知機(jī)、聚類、貝葉斯分類器及圖模型、決策樹(shù)和隨機(jī)森林、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機(jī) SVM、核函數(shù)與非線性 SVM、降維與度量學(xué)習(xí)、提升方法 adaboost 算法、EM 算法及混合高斯模型、計(jì)算學(xué)習(xí)理論、隱馬爾可夫模型和概率圖模型、條件隨機(jī)場(chǎng)、概率圖模型的學(xué)習(xí)與推斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)正則化方法、深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法等。

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