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【公益知识库zscc.club】Machine Learning-A Probabilistic Perspective.pdf 25.7MB

【公益知识库zscc.club】MIT.Introduction to ML.2Ed.pdf 3.4MB

【公益知识库zscc.club】MIT.Foundations of ML.pdf 3.2MB

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11.第11课 聚类，孤立点判别。案例：推荐系统，自动品酒器，作弊识别，社会系统团体识别 1.0GB

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10.第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器 542.0MB

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09.第9课 通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别，人脸识别 1.3GB

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08.第8课 人工神经网络，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估 964.1MB

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07.第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？ 755.8MB

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06.第6课 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析 494.6MB

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05.第5课 线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警 477.2MB

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