周志华《机器学习》课程系列笔记
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目录：
《机器学习》第一章【绪论】
- 基本术语
- 归纳偏好
- NFL定理
《机器学习》第二章【模型评估与选择】
- 泛化能力
- 三大问题
- 评估方法
- 性能度量
- 比较检验
《机器学习》第三章【线性模型】
- 线性回归
- 最小二乘法
- 多元(Multi-variate)线性回归
- 广义线性模型
- 对率回归（用回归做分类）
- 对率回归求解
- 类别不平衡(class-imbalance)
- 其他属性划分准则
《机器学习》第四章【决策树】
- 决策树基本流程
- 信息增商(Information Gain)划分
- 其他属性划分准则
- 决策树的剪枝
- 缺失值的处理
《机器学习》第五章【支持向量机SVM】
- 支持向量机基本型
- 对偶问题和解的特性
- 求解方法
- 特征空间映射
- 核函数(kernel function)
- 如何使用支持向量机
《机器学习》第六章‘【神经网络】
- 神经网络模型
- 万有逼近能力
- BP算法推导
《机器学习》第七章【贝叶斯分类器】
- 贝叶斯决策论(Bayesian Decision Theory)
- 生成式和判别式模型
- 贝叶斯分类器和贝叶斯学习
- 极大似然估计
- 朴素贝叶斯分类器
《机器学习》第八章【集成学习与聚类】
- 集成学习
- 好而不同
- 两类常用集成学习方法
- Boosting
- Bagging
- 多样性度量
说明
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