公开笔记

周志华《Machine Learning》学习笔记(1)--绪论

周志华《Machine Learning》学习笔记(2)--性能度量

周志华《Machine Learning》学习笔记(3)--假设检验&方差&偏差

周志华《Machine Learning》学习笔记(4)--线性模型

周志华《Machine Learning》学习笔记(5)--决策树

周志华《Machine Learning》学习笔记(6)--神经网络

周志华《Machine Learning》学习笔记(7)--支持向量机

周志华《Machine Learning》学习笔记(8)--贝叶斯分类器

周志华《Machine Learning》学习笔记(9)--EM算法

周志华《Machine Learning》学习笔记(10)--集成学习

周志华《Machine Learning》学习笔记(11)--聚类

周志华《Machine Learning》学习笔记(12)--降维与度量学习

周志华《Machine Learning》学习笔记(13)--特征选择与稀疏学习

周志华《Machine Learning》学习笔记(14)--计算学习理论

周志华《Machine Learning》学习笔记(15)--半监督学习

周志华《Machine Learning》学习笔记(16)--概率图模型

周志华《Machine Learning》学习笔记(17)--强化学习

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