Andrew Moore CMU machine learning Notes（ML part）
来源：互联网 发布：单片机连接继电器 编辑：程序博客网 时间：2024/05/21 08:53
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
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