统计学习方法-验证
深入理解机器学习背后的统计学原理。
课程内容
共12个章节 12个实验
1 第0章 课程介绍
课程介绍
实验1 第0章-课程介绍
第0章-课程介绍
2 第1章 统计学习方法概论
统计学习方法概论
实验1 第1章-统计学习方法概论
第1章-统计学习方法概论
3 第2章 感知机
感知机
实验1 第2章-感知机
第2章-感知机
4 第3章 k近邻法
k近邻法
实验1 第3章-k近邻法
第3章-k近邻法(KNearestNeighbors)
5 第4章 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
实验1 第4章-朴素贝叶斯
第4章-朴素贝叶斯(NaiveBayes)
6 第5章 决策树
决策树
实验1 第5章-决策树
第5章-决策树
7 第6章 逻辑斯谛回归
逻辑斯谛回归
实验1 第6章-逻辑斯谛回归
第6章-逻辑斯谛回归(LogisticRegression)
8 第7章 支持向量机
支持向量机
实验1 第7章-支持向量机
第7章-支持向量机
9 第8章 提升方法
提升方法
实验1 第8章-提升方法
第8章-提升方法
10 第9章 EM算法及其推广
EM算法及其推广
实验1 第9章-EM算法及其推广
第9章-EM算法及其推广
11 第10章 隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型
实验1 第10章-隐马尔可夫模型
第10章-马尔可夫模型
12 第11章-条件随机场
条件随机场
实验1 第11章-条件随机场
第11章-条件随机场
