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  • 11丨基础线性回归:一元与多元.html
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  • 12丨正则化处理:收缩方法与边际化.html
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  • 13丨线性降维:主成分的使用.html
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  • 14丨非线性降维:流形学习.html
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  • 15丨从回归到分类:联系函数与降维.html
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  • 16丨建模非正态分布:广义线性模型.html
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  • 17丨几何角度看分类:支持向量机.html
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  • 18丨从全局到局部:核技巧.html
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  • 19丨非参数化的局部模型:K近邻.html
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  • 20丨基于距离的学习:聚类与度量学习.html
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  • 21丨基函数扩展:属性的非线性化.html
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  • 22丨自适应的基函数:神经网络.html
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  • 23丨层次化的神经网络:深度学习.html
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  • 24丨深度编解码:表示学习.html
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  • 25丨基于特征的区域划分:树模型.html
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  • 26丨集成化处理:Boosting与Bagging.html
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  • 27丨万能模型:梯度提升与随机森林.html
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  • 总结课丨机器学习的模型体系.html
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