有哪些网站做国外生意的,免费个人网站搭建,wordpress uc,网站建设叁金手指花总1复习资料#xff1a;https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC
第一章 线性回归
1. From one to two
最小二乘 课后题 有偏/无偏估计 加权最小二乘 2. Regularization
线性回归#xff08;二维情况#xff09; 求解有约束优化问题 正则化最小加权二乘…复习资料https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC
第一章 线性回归
1. From one to two
最小二乘 课后题 有偏/无偏估计 加权最小二乘 2. Regularization
线性回归二维情况 求解有约束优化问题 正则化最小加权二乘 不确定答案形式
3. Basic Function
核函数 岭回归 有个关于核函数的推导但应该不会考
4.Bias-variance decomposition
Sparse 5.Different regularization forms
L1 minimization 6.Bayesian approach
后验估计 第二章 线性分类
1. exponential family and maximum entropy
微分熵 指数family 最大熵 感知机
2. 简答 第三章 SVM
1. Linear SVM 2. 核函数 第四章 监督学习
Loss Function 第五章 非参数学习
1.Parzen Window/核函数估计
2.k-NN
3.稀疏编码 第六章 无/半监督学习
1. k-means 2.混合高斯模型 3.超球体体积 4.PageRank 第七章 组合学习
第八章 决策树
第九章 概率图模型
Bayes Markov Bayes Net
