Index of /IT技能/01.编程开发教程合集(最全)6.6T/人工智能_云计算/人工智能与深度学习/38-机器学习40讲/03-统计机器学习模型 (18讲)

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11丨基础线性回归：一元与多元.html2025-December-10 23:412.39 MiB
11丨基础线性回归：一元与多元.pdf2025-December-10 23:412.93 MiB
12丨正则化处理：收缩方法与边际化.html2025-December-10 23:411.77 MiB
12丨正则化处理：收缩方法与边际化.pdf2025-December-10 23:411.79 MiB
13丨线性降维：主成分的使用.html2025-December-10 23:412.19 MiB
13丨线性降维：主成分的使用.pdf2025-December-10 23:412.37 MiB
14丨非线性降维：流形学习.html2025-December-10 23:415.95 MiB
14丨非线性降维：流形学习.pdf2025-December-10 23:417.98 MiB
15丨从回归到分类：联系函数与降维.html2025-December-10 23:412.02 MiB
15丨从回归到分类：联系函数与降维.pdf2025-December-10 23:412.38 MiB
16丨建模非正态分布：广义线性模型.html2025-December-10 23:411.76 MiB
16丨建模非正态分布：广义线性模型.pdf2025-December-10 23:412.17 MiB
17丨几何角度看分类：支持向量机.html2025-December-10 23:411.74 MiB
17丨几何角度看分类：支持向量机.pdf2025-December-10 23:412.19 MiB
18丨从全局到局部：核技巧.html2025-December-10 23:411.89 MiB
18丨从全局到局部：核技巧.pdf2025-December-10 23:412.32 MiB
19丨非参数化的局部模型：K近邻.html2025-December-10 23:411.83 MiB
19丨非参数化的局部模型：K近邻.pdf2025-December-10 23:412.13 MiB
20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.html2025-December-10 23:412.19 MiB
20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.pdf2025-December-10 23:412.6 MiB
21丨基函数扩展：属性的非线性化.html2025-December-10 23:411.67 MiB
21丨基函数扩展：属性的非线性化.pdf2025-December-10 23:412 MiB
22丨自适应的基函数：神经网络.html2025-December-10 23:411.51 MiB
22丨自适应的基函数：神经网络.pdf2025-December-10 23:411.99 MiB
23丨层次化的神经网络：深度学习.html2025-December-10 23:412.14 MiB
23丨层次化的神经网络：深度学习.pdf2025-December-10 23:412.53 MiB
24丨深度编解码：表示学习.html2025-December-10 23:411.65 MiB
24丨深度编解码：表示学习.pdf2025-December-10 23:412.15 MiB
25丨基于特征的区域划分：树模型.html2025-December-10 23:411.92 MiB
25丨基于特征的区域划分：树模型.pdf2025-December-10 23:412.53 MiB
26丨集成化处理：Boosting与Bagging.html2025-December-10 23:411.79 MiB
26丨集成化处理：Boosting与Bagging.pdf2025-December-10 23:412.3 MiB
27丨万能模型：梯度提升与随机森林.html2025-December-10 23:411.64 MiB
27丨万能模型：梯度提升与随机森林.pdf2025-December-10 23:412.17 MiB
总结课丨机器学习的模型体系.html2025-December-10 23:41955.19 KiB
总结课丨机器学习的模型体系.pdf2025-December-10 23:411.1 MiB