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模型评估与选择
1、机器学习基本认识 2、经验误差与过拟合 3、评估方法 4、性能度量 5、比较检验 6、偏差与方差 线性模型与决策树
1、基本形式与线性回归 2、对数几率回归 3、线性判别与多分类学习 4、决策树基本流程 5、决策树划分选择与处理 6、连续与缺失值 K邻算法
1、K邻算法概念介绍 2、K邻算法偏差与方差 3、K邻算法邻搜索 4、K邻算法K近邻搜索 5、K邻算法算法原理 6、K邻算法各类算法实现 贝叶斯分类器
1、贝叶斯决策论 2、极大似然估计 3、朴素贝叶斯分类器 4、半朴素贝叶斯分类器 5、贝叶斯网 6、EM算法
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