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11 | 基础线性回归：一元与多元.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
12 | 正则化处理：收缩方法与边际化.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
13 | 线性降维：主成分的使用.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
14 | 非线性降维：流形学习.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
15 | 从回归到分类：联系函数与降维.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
16 | 建模非正态分布：广义线性模型.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
17 | 几何角度看分类：支持向量机.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
18 | 从全局到局部：核技巧.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
19 | 非参数化的局部模型：K近邻.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
20 | 基于距离的学习：聚类与度量学习.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
21 | 基函数扩展：属性的非线性化.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
22 | 自适应的基函数：神经网络.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
23 | 层次化的神经网络：深度学习.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
24 | 深度编解码：表示学习.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
25 | 基于特征的区域划分：树模型.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
26 | 集成化处理：Boosting与Bagging.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
27 | 万能模型：梯度提升与随机森林.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
总结课 | 机器学习的模型体系.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00