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【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——組合方法
時間 2021-01-14
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本課件主要內容包括: 上次課程回顧:K近鄰方法KNN 決策樹 vs. 樸素貝葉斯 vs. KNN 應用:光學字符識別 KNN用於光學字符識別 人類 vs. 機器感知 應用:人體局部識別 有監督學習的實現步驟 組合方法 平均化 堆積化 平均化與堆積化 隨機森林 Bootstrap採樣 測試示例1:語言辨識 測試示例2:詞義消歧 英文原文課件下載地址: http://page2.dfpan.com/f
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