分级列表和介绍

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  第1集：[第1集] 机器学习的动机与应用

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  第2集：[第2集] 监督学习应用.梯度下降

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  第3集：[第3集] 欠拟合与过拟合的概念

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  第4集：[第4集] 牛顿方法

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  第5集：[第5集] 生成学习算法

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  第6集：[第6集] 朴素贝叶斯算法

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  第7集：[第7集] 最优间隔分类器问题

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  第8集：[第8集] 顺序最小优化算法

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  第9集：[第9集] 经验风险最小化

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  第10集：[第10集] 特征选择

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  第11集：[第11集] 贝叶斯统计正则化

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  第12集：[第12集] K-means算法

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  第13集：[第13集] 高斯混合模型

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  第14集：[第14集] 主成分分析法

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  第15集：[第15集] 奇异值分解

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  第16集：[第16集] 马尔可夫决策过程

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  第17集：[第17集] 离散与维数灾难

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  第18集：[第18集] 线性二次型调节控制

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  第19集：[第19集] 微分动态规划

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  第20集：[第20集] 策略搜索