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• folder:{8}--第八章逻辑斯谛回归与最大熵模型
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• folder:{5}--5.机器学习和统计学习的关系
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• folder:{7}--7.大数据机器学习的主要特点
• folder:{2}--2.神经网络优化的挑战
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• folder:{3}--3.深度学习的正则化方法（一）
• folder:{1}--1.深度学习简介和架构设计
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• folder:{5}--4.核化线性降维
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• folder:{3}--3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）
• folder:{7}--svm相关拓展资料
• folder:{2}--2.Adaboost算法的训练误差分析
• folder:{1}--1.提升方法Adaboost算法
• folder:{8}--8.过拟合与模型选择
• folder:{6}--6.没有免费的午餐定理