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11 | 基础线性回归：一元与多元.md

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12 | 正则化处理：收缩方法与边际化.md

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13 | 线性降维：主成分的使用.md

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14 | 非线性降维：流形学习.md

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15 | 从回归到分类：联系函数与降维.md

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16 | 建模非正态分布：广义线性模型.md

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17 | 几何角度看分类：支持向量机.md

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18 | 从全局到局部：核技巧.md

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19 | 非参数化的局部模型：K近邻.md

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20 | 基于距离的学习：聚类与度量学习.md

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21 | 基函数扩展：属性的非线性化.md

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22 | 自适应的基函数：神经网络.md

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23 | 层次化的神经网络：深度学习.md

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24 | 深度编解码：表示学习.md

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25 | 基于特征的区域划分：树模型.md

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26 | 集成化处理：Boosting与Bagging.md

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27 | 万能模型：梯度提升与随机森林.md

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总结课 | 机器学习的模型体系.md

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