我是靠谱客的博主 快乐便当，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Andrew Moore CMU machine learning Notes（ML part），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
墒
增益
增益率
贝叶斯分类器
朴素贝叶斯
分布规则
高斯分布
MLE
线性回归
线性感知器
线性感知激活
动量方法
交叉验证
最近邻
k邻近
核回归（近邻加权）
局部加权（拟合加权）
高斯混合假设
马尔科夫
描述
三问题
前向迭代层次计算解决概率计算
维比特算法动态规划记录最佳路径
模型学习EM算法
EM for HMM
最后
以上就是快乐便当为你收集整理的Andrew Moore CMU machine learning Notes（ML part）的全部内容，希望文章能够帮你解决Andrew Moore CMU machine learning Notes（ML part）所遇到的程序开发问题。
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