40. 主成分分析法 - 1
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斯坦福大学公开课 机器学习
科普 / 科技科学
斯坦福大学机器学习
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1斯坦福大学公开课：机器学习第一课 - 122:55- 2斯坦福大学公开课：机器学习第一课 - 222:56
- 3斯坦福大学公开课：机器学习第一课 - 322:56
4监督学习，梯度下降 - 125:26- 5监督学习，梯度下降 - 225:32
- 6监督学习，梯度下降 - 325:20
7欠拟合与过拟合 - 124:27- 8欠拟合与过拟合 - 224:36
- 9欠拟合与过拟合 - 324:25
10牛顿方法 - 124:23- 11牛顿方法 - 224:27
- 12牛顿方法 - 324:20
13生成学习算法 - 125:11- 14生成学习算法 - 225:21
- 15生成学习算法 - 325:07
16朴素贝叶斯算法 - 124:24- 17朴素贝叶斯算法 - 224:29
- 18朴素贝叶斯算法 - 324:24
19最优间隔分类器问题 - 125:15- 20最优间隔分类器问题 - 225:23
- 21最优间隔分类器问题 - 325:15
22顺序最小优化算法 - 125:49- 23顺序最小优化算法 - 225:52
- 24顺序最小优化算法 - 325:48
25经验风险最小化 - 124:47- 26经验风险最小化 - 224:50
- 27经验风险最小化 - 324:47
28特征选择 - 124:19- 29特征选择 - 224:25
- 30特征选择 - 324:23
31贝叶斯统计正则化 - 127:27- 32贝叶斯统计正则化 - 227:30
- 33贝叶斯统计正则化 - 327:22
34K-means算法 - 124:49- 35K-means算法 - 224:54
- 36K-means算法 - 324:42
37高斯混合模型 - 125:01- 38高斯混合模型 - 225:04
- 39高斯混合模型 - 325:00
40主成分分析法 - 126:54- 41主成分分析法 - 227:05
- 42主成分分析法 - 326:55
43奇异值分解 - 125:48- 44奇异值分解 - 225:51
- 45奇异值分解 - 325:43
46马尔科夫决策过程 - 124:22- 47马尔科夫决策过程 - 224:29
- 48马尔科夫决策过程 - 324:23
49离散与维数灾难 - 125:42- 50离散与维数灾难 - 225:44
- 51离散与维数灾难 - 325:37
52线性二次型调节控制 - 125:32- 53线性二次型调节控制 - 225:45
- 54线性二次型调节控制 - 325:27
55微分动态规划 - 125:19- 56微分动态规划 - 225:30
- 57微分动态规划 - 325:20
58策略搜索 - 125:35- 59策略搜索 - 225:42
- 60策略搜索 - 325:27
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