斯坦福大学最新-机器学习导论_自然语言处理

课程描述

    机器学习导论，讲解有监督和无监督学习问题的表述。回归和分类。数据标准化和特征工程。损失函数选择及其对学习的影响。正则化及其在控制复杂性中的作用。验证和过拟合。对异常值的鲁棒性。简单的数值实现。对来自各种工程和其他学科的数据进行实验。

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课程大纲

斯坦福大学最新-机器学习导论_自然语言处理_02

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斯坦福大学最新-机器学习导论_神经网络_04

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