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课程概览
课时列表
违背基本假设-6
全部课时
课程大纲
机器学习的基本概念-...
机器学习的基本概念-...
机器学习方法三要素-...
机器学习方法三要素-...
机器学习方法三要素-...
机器学习方法三要素-...
总结与回顾
课程大纲
模型选择
模型的评估方法-1
模型的评估方法-2
模型的性能度量
比较检验-1
比较检验-2
比较检验-3
偏差与方差
总结与回顾
课程大纲
什么是回归分析
如何建立回归模型-1
如何建立回归模型-2
总结与回顾
课程大纲
回归模型参数估计-1
回归模型参数估计-2
回归模型参数估计-3
回归模型参数估计-4
回归模型参数估计-5
回归模型的显著性检验...
回归模型的显著性检验...
残差分析
模型应用
总结与回顾
课程大纲
多元线性回归分析-1
多元线性回归分析-2
多元线性回归案例
总结与回顾
课程大纲
违背基本假设-1
违背基本假设-2
违背基本假设-3
违背基本假设-4
违背基本假设-5
违背基本假设-6
自变量选择-1
自变量选择-2
自变量选择-3
多重共线性-1
多重共线性-2
改进的回归方法-1
改进的回归方法-2
总结与回顾
课程大纲
模型原理-1
模型原理-2
参数估计-1
参数估计-2
参数估计-3
模型评估与调优
总结与回顾
人工神经网络概述
神经元模型
神经网络模型
神经网络学习规则-1
神经网络学习规则-2
神经网络学习规则-3
神经网络学习规则-4
神经网络学习规则-5
单层感知器-1
单层感知器-2
单层感知器-3
多层感知器-1
多层感知器-2
自适应线性单元
误差反向传播算法-1
误差反向传播算法-2
误差反向传播算法-3
误差反向传播算法-4
竞争学习原理与策略
自组织特征映射神经网...
自组织特征映射神经网...
学习向量量化神经网络
对偶传播神经网络
自适应共振理论网络-...
自适应共振理论网络-...
离散Hopfield...
离散Hopfield...
离散Hopfield...
离散Hopfield...
离散Hopfield...
离散Hopfield...
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连续Hopfield...
双向联想记忆神经网络
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不等式约束条件下求极...
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核函数与松弛变量-1
核函数与松弛变量-2
贝叶斯公式-1
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贝叶斯推断-2
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朴素贝叶斯-1
朴素贝叶斯-2
朴素贝叶斯-3
在线考试:机器学习算...
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