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课时1：机器学习 绪论（一）
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课时5：监督学习（一）
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课时7：森林道路（一）
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课时10：用无监督学习方法来调研图像（一）
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课时12：用无监督学习方法来调研图像（三）
课时13：用无监督学习方法来调研图像（四）
课时14：用无监督学习方法来调研图像（五）
课时15：用无监督学习方法来调研图像（六）
课时16：分簇聚类方法（一）
课时17：分簇聚类方法（二）
课时18：聚类（一）
课时19：聚类（二）
课时20：聚类（三）
课时21：非参数方法（一）
课时22：非参数方法（二）
课时23：非参数方法（三）
课时24：多元化与参数分析（一）
课时25：多元化与参数分析（二）
课时26：多元化与参数分析（三）
课时27：多元化与参数分析（四）
课时28：多元化与参数分析（五）
课时29：多元化与参数分析（六）
课时30：机器学习（一）
课时31：31 机器学习（二）
课时32：机器学习（三）
课时33：机器学习（四）
课时34：机器学习（五）
课时35：多层感应器（一）
课时36：多层感应器（二）
课时37：多层感应器（三）
课时38：多层感应器（四）
课时39：多层感应器（五）
课时40：多层感应器（六）
课时41：多层感应器（七）
课时42：多层感应器（八）
课时43：多层感应器（九）
课时44：多层感应器（十）
课时45：多层感应器（十一）
课时46：多层感应器（十二）
时长：19分51秒
日期：2018/07/17
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上传者：老白菜
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课程介绍
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机器学习
聚类
有监督
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多层感知
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。
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