清华大学-学堂在线 大数据机器学习课件笔记系列:概述、机器学习的基本概念、模型性能评估、感知机、聚类、贝叶斯分类器及图模型、决策树和随机森林、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机 SVM、核函数与非线性 SVM、降维与度量学习、提升方法 adaboost 算法、EM 算法及混合高斯模型、计算学习理论、隐马尔可夫模型和概率图模型、条件随机场、概率图模型的学习与推断、神经网络与深度学习、深度学习正则化方法、深度学习优化方法等。
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 3276736 2019-12-06 02:18 1 姒傝堪.pdf
文件 994 2019-12-06 02:18 __MACOSX._1 姒傝堪.pdf
文件 1686197 2019-12-06 04:23 2 鏈哄櫒瀛︿範鍩烘湰姒傚康.pdf
文件 1128 2019-12-06 04:23 __MACOSX._2 鏈哄櫒瀛︿範鍩烘湰姒傚康.pdf
文件 2334584 2019-12-06 08:59 3 妯″瀷鎬ц兘璇勪及.pdf
文件 1124 2019-12-06 08:59 __MACOSX._3 妯″瀷鎬ц兘璇勪及.pdf
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............此处省略23个文件信息
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