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[第1課]學(xué)習(xí)問(wèn)題

[第2課] 學(xué)習(xí)的可行性

[第3課] 線性模型

[第4課] 誤差和噪聲

[第5課] 訓(xùn)練與測(cè)試

[第6課] 雷蒙保羅MAPA泛化理論

[第7課] VC維

[第8課] 偏見(jiàn)方差權(quán)衡

[第9課] 線性模型II

[第10課] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

[第11課] KA___Lecture 11_ [ Overfitting ]

[第12課] LA___Lecture 12_ [ Regularization ]

[第13課] MA___Lecture 13_ [ Validation ]

[第14課] NA___Lecture 14_ [ Support Vector Machines

[第15課] OA___Lecture 15_ [ Kernel Methods ]

[第16課] PA___Lecture 16_ [ Radial Basis Functions

[第17課] QA___Lecture 17_ [ Three Learning Priciples

[第18課] RA___Lecture 18_ [ Epilogue ]