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加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_线性模型（第三课）

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加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_训练与测试（第五课）

加州理工学院公开课：雷蒙保罗MAPA泛化理论（第六课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_VC 维（第七课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_线性模型 II（第九课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_神经网络（第十课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_过拟化（第十一课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Regularization（第十二课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_神经网络

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_过拟化

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加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Validation（第十三课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_SVM（第十四课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Kernal Method（第十五课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Radial Basis Function（第十六课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Three Learning Principles（第十七课）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Epilogue（第十八课-终结篇）

【机器学习】加州理工学院公开课——机器学习与数据挖掘 1.学习问题

笔记 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘 一

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_过拟化（第十一课）

《加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘》第1讲学习笔记

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