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一 图与关系网络基本概念 二 Pagerank算法 三 图机器学习与图神经网络 四 概率图
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广东工业大学:《机器学习》课程教学资源(课件讲义)第1讲 机器学习概述
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电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第1章 机器学习介绍(师君)
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遗传算法 Genetic Algorithms, GA 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization, PSO 贝叶斯优化算法 Bayesian Optimization 算法应用示例 Application Demos 自动化机器学习 Automated machine learning
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• 概念学习 – 给定某一类别的若干正例和反例,从中获得该类别 的一般定义。 • 搜索的观点 – 在预定义的假设空间中搜索假设,使其与训练样例 有最佳的拟合。 – 利用假设空间的偏序结构 • 算法收敛到正确假设的条件 • 归纳学习的本质,从训练数据中泛化的理由
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《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第8章 基于实例的学习
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《机器学习》学习规则
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《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第13章 增强学习
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《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第11章 分析学习
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《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第10章 学习规则集合
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