课程目录
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第一、二章 绪论& 模型评估与选择
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第三章 线性模型
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第四章 决策树
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第五章 神经网络
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第六章 支持向量机
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第七章 贝叶斯分类器
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第八章 集成学习
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第九章 聚类
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第十章 降纬与度量学习
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第十一章 特征选择与稀疏学习
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第十二章 计算理论学习
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第十三章 半监督学习
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第十四章 概率图模型
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第十五章 规则学习
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第十六章 强化学习
答案目录
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第一章 绪论
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第二章 模型评估与选择
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第三章 线性模型
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第四章 决策树
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第五章 神经网络
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第六章 支持向量机
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第七章 贝叶斯分类器
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第八章 集成学习
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第九章 聚类
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第十章 降纬与度量学习
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第十一章 特征选择与稀疏学习
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第十二章 计算理论学习
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第十三章 半监督学习
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第十四章 概率图模型
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第十五章 规则学习
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第十六章 强化学习
最后
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