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上海交大《机器学习导论》张志华视频教程

1 基本概念

2 随机向量

3 随机向量性质

4 多元高斯分布

5 分布性质

6 条件期望

7 多项式分布

8 多元高斯分布及应用

9 渐近性质

10 核定义

11 正定核性质

12 正定核应用

13 核主元分析

14 主元分析

15 主坐标分析

16 期望最大算法

17 概率PCA

18 最大似然估计方法

19 EM算法收敛性

20 MDS方法

21 MDS中加点方法

22 矩阵次导数

23 矩阵范数

24 次导数

25 spectral clustering

26 K-means algorithm

27 Matr-x Completion

28 Fisher判别分析

29 谱聚类1

30 谱聚类2

31 Computational Methods1

32 Computational Methods2

33 Fisher Discriminant Analysis

34 Kernel FDA

35 Linear classification1

36 Linear classification2

37 Naive Bayes方法

38 Support Vector Machines1

39 Support Vector Machines2

40 SVM

41 Boosting1

42 Boosting2

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