研究生机器学习课程-浙江大学

研究生机器学习课程-浙江大学 描述：机器学习的原理与应用。主要的范式和技术，包括判别和生成方法，强化学习：线性回归，logistic回归，支持向量机，深网，结构化方法，降维，k-均值，高斯混合，期望最大化，马尔可夫决策过程，Q-学习。应用领域，如自然语言和文本理解、语音识别、计算机视觉、数据挖掘和自适应计算机系统等。 链接： 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 #研究生机器学习课程 #quark 频道：@yunpanshare 群组：@yunpangroup

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【资料】研究生机器学习课程-浙江大学|简介：《研究生机器学习课程-浙江大学》是一项跨学科的学习资源，结合了多方面的知识与技巧。无论是技术、历史，还是个人成长，这本书都提供了深入的分析与独特的见解，适合各类学术爱好者与职业发展人士。|标签：#研究生#研究生机器学习课程-浙江大学#资源|文件大小：NG|链接：

研究生机器学习课程-浙江大学

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研究生机器学习课程-浙江大学

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《浙江大学蒋文华老师讲博弈论》

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