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周志华机器学习pptTag内容描述：
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3、第 7 章 机器学习 Machine Learning,桑克R. Shank： 一台计算机若不会学习，就不能说它具有智能。,2,第7章 机器学习,7.1 机器学习的基本概念7.2 机械式学习7.3 指导式学习7.4 归纳学习7.5 类比学习。
4、霍轩,第七章,贝叶斯分类器,章节目录,贝叶斯决策论极大似然估计朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器贝叶斯网EM算法,章节目录,贝叶斯决策论极大似然估计朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器贝叶斯网EM算法,贝叶斯决策论,贝叶斯决策论,Bayesi。
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6、第六章,支持向量机,大纲,间隔与支持向量对偶问题核函数软间隔与正则化支持向量回归核方法,引子,线性模型,在样本空间中寻找一个超平面,将不同类别的样本分开,0,引子,Q,将训练样本分开的超平面可能有很多,哪一个好呢,0,引子,Q,将训练样本分。
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8、机器学习研究现状与发展趋势摘要,机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用。
9、,第一章统计学习方法概论,提纲：1 大,机器学习,维基百科：机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论统计学逼近论凸分析算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从。
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12、第二章 机器学习概论,第二章 机器学习概论,机器学习相关的数学知识 微积分线性代数概率论机器学习方法监督学习无监督学习半监督学习强化学习数据的预处理方法,机器学习相关的数学知识,深度学习相关的数学知识包括： 1. 导数微分 ，例如，为了求极。
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15、1,机器学习概论An Introduction to Machine Learning,金连文 张鑫Lianwen.J , ,机器学习及应用Machine Learning Its Application,Welcome To:,2,Out。
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17、第六章机器学习,6,1机器学习概念6,2示例学习示例学习的两个空间模型6,3基于解释的学习6,4基于案例的推理6,5加强学习,6,1机器学习的概念,6,1,1机器学习的发展历史1,神经元模型研究阶段这个时期主要技术是神经元模型以及基于该模型。
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