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台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记4 -- Soft-Margin Support Vector Machine
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记5 -- Kernel Logistic Regression
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记6 -- Support Vector Regression
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记7 -- Blending and Bagging
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记8 -- Adaptive Boosting
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记9 -- Decision Tree
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记10 -- Random Forest
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记11 -- Gradient Boosted Decision Tree
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记12 -- Neural Network
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记13 -- Deep Learning
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记14 -- Radial Basis Function Network
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记15 -- Matrix Factorization
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记16(完结) -- Finale
机器学习技法课程学习笔记1 -- Linear Support Vector Machine
机器学习技法课程学习笔记2 -- Dual Support Vector Machine
机器学习技法课程学习笔记3 -- Kernel Support Vector Machine
机器学习技法课程学习笔记4 -- Soft-Margin Support Vector Machine
机器学习技法课程学习笔记11 -- Gradient Boosted Decision Tree
机器学习技法课程学习笔记14-- Radial Basis Function Network
林轩田机器学习基石及技法课程中线性分类器的总结
林轩田--机器学习技法--SVM笔记1--线性支持向量机(linear+SVM)
林轩田--机器学习技法--SVM笔记2--对偶支持向量机(dual+SVM)
林轩田--机器学习技法--SVM笔记3--核支持向量机(Kenel+Support+Vector)
林轩田--机器学习技法--SVM笔记5--核逻辑回归(Kernel+Logistic+Regression)
林轩田--机器学习技法--SVM笔记6--支持向量回归(Support+Vector+Regression)
林轩田-机器学习基石/技法-学习笔记-课后习题代码 汇总链接
技法の穴をふさぐ:規模編--技法のルールは分かりにくい数え方の“迷い”をなくす
编程思想与编程技法是相互影响的两件事,然而也是不可拆分的一回事儿!
机器学习技法总结(一):支持向量机(linear support vector machine,dual support vector machine)
机器学习技法实现(一):AdaBoost- Decision Stump (AdaBoost - 决策树的基于Matlab的实现)
机器学习技法之Aggregation方法总结:Blending、Learning(Bagging、AdaBoost、Decision Tree)及其aggregation of aggregation
台湾国立大学机器学习技法.听课笔记(第七讲):Blending(混合) and Bagging(自举)
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