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