Andrew Moore CMU machine learning Notes（ML part）

最新推荐文章于 2022-10-25 01:20:56 发布
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#机器学习

本文深入探讨了机器学习领域的关键概念和技术，包括熵、增益率等信息论基础，贝叶斯分类器及其朴素实现，以及多种回归算法如线性回归、核回归等。此外还涉及了模型评估方法如交叉验证，和优化技术如动量方法。

墒

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增益

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增益率

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贝叶斯分类器

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朴素贝叶斯

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分布规则

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高斯分布

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MLE

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线性回归

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线性感知器

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线性感知激活

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动量方法

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交叉验证

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最近邻

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k邻近

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核回归（近邻加权）

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局部加权（拟合加权）

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高斯混合假设

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马尔科夫

描述

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三问题

前向迭代层次计算解决概率计算
维比特算法动态规划记录最佳路径
模型学习EM算法

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EM for HMM

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