【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——组合方法
本课件主要内容包括： 上次课程回顾：K近邻方法KNN 决策树 vs. 朴素贝叶斯 vs. KNN 应用：光学字符识别 KNN用于光学字符识别 人类 vs. 机器感知 应用：人体局部识别 有监督学习的实现步骤 组合方法 平均化 堆积化 平均化与堆积化 随机森林 Bootstrap采样 测试示例1：语言辨识 测试示例2：词义消歧 英文原文课件下载地址： http://page2.dfpan.com/f
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