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课程：机器学习
教材 《机器学习》
PPT
01 Foundations of Machine Learning
01 机器学习基础
02 Representation Learning: Extracting Core Insights from High-Dimensional Data
02 表征学习：从高维数据中提取核心洞见
03 Bayesian Classifiers
03 贝叶斯分类器 (Bayesian Classifiers)
04 K-Nearest Neighbors
04 最近邻分类器 (K-Nearest Neighbors)
05 线性模型
06 非线性模型
06: Non-linear Models
07 集成学习
07: Ensemble Learning
08 Cluster Analysis
08 聚类分析
09 Probabilistic Graphical Models: Taming Uncertainty with Structure
09 概率图模型：用结构化方法驾驭不确定性
10 人工神经网络：从经济学视角
Artificial Neural Networks: An Economic Perspective
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11 Reinforcement Learning: Optimal Decision-Making Under Uncertainty
11 强化学习：在不确定性中做出最优决策
Chapter 5: Linear Models
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