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Naive Bayes方法
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Naive Bayes方法
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课程目录
课程笔记
课时1:基本概念
课时2:随机向量
课时3:随机向量性质
课时4:多元高斯分布
课时5:分布性质
课时6:条件期望
课时7:多项式分布
课时8:多元高斯分布及应用
课时9:渐近性质
课时10:核定义
课时11:正定核性质
课时12:正定核应用
课时13:核主元分析
课时14:主元分析
课时15:主坐标分析
课时16:期望最大算法
课时17:概率PCA
课时18:最大似然估计方法
课时19:EM算法收敛性
课时20:MDS方法
课时21:MDS中加点方法
课时22:矩阵次导数
课时23:矩阵范数
课时24:次导数
课时25:spectral clustering
课时26:K-means algorithm
课时27:Matr-x Completion
课时28:Fisher判别分析
课时29: 谱聚类1
课时30:谱聚类2
课时31:Computational Methods1
课时32:Computational Methods2
课时33:Fisher Discriminant Analysis
课时34:Kernel FDA
课时35:Linear classification1
课时36:Linear classification2
课时37:Naive Bayes方法
课时38:Support Vector Machines1
课时39:Support Vector Machines2
课时40:SVM
课时41:Boosting1
课时42:Boosting2
时长:41分23秒
日期:2019/03/20
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上传者:老白菜
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课程介绍
相关标签:
机器学习
上海交大
张志华
机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,人脸识别或语音识别,优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述,《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。
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