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| 11丨基础线性回归：一元与多元.html | 2025-December-10 23:38 | 2.39 MiB |
| 11丨基础线性回归：一元与多元.pdf | 2025-December-10 23:38 | 2.93 MiB |
| 12丨正则化处理：收缩方法与边际化.html | 2025-December-10 23:38 | 1.77 MiB |
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| 13丨线性降维：主成分的使用.html | 2025-December-10 23:38 | 2.19 MiB |
| 13丨线性降维：主成分的使用.pdf | 2025-December-10 23:38 | 2.37 MiB |
| 14丨非线性降维：流形学习.html | 2025-December-10 23:38 | 5.95 MiB |
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| 15丨从回归到分类：联系函数与降维.html | 2025-December-10 23:38 | 2.02 MiB |
| 15丨从回归到分类：联系函数与降维.pdf | 2025-December-10 23:38 | 2.38 MiB |
| 16丨建模非正态分布：广义线性模型.html | 2025-December-10 23:38 | 1.76 MiB |
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| 17丨几何角度看分类：支持向量机.html | 2025-December-10 23:38 | 1.74 MiB |
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| 18丨从全局到局部：核技巧.html | 2025-December-10 23:38 | 1.89 MiB |
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| 19丨非参数化的局部模型：K近邻.html | 2025-December-10 23:38 | 1.83 MiB |
| 19丨非参数化的局部模型：K近邻.pdf | 2025-December-10 23:38 | 2.13 MiB |
| 20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.html | 2025-December-10 23:38 | 2.19 MiB |
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| 21丨基函数扩展：属性的非线性化.html | 2025-December-10 23:38 | 1.67 MiB |
| 21丨基函数扩展：属性的非线性化.pdf | 2025-December-10 23:38 | 2 MiB |
| 22丨自适应的基函数：神经网络.html | 2025-December-10 23:38 | 1.51 MiB |
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| 23丨层次化的神经网络：深度学习.html | 2025-December-10 23:38 | 2.14 MiB |
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| 24丨深度编解码：表示学习.html | 2025-December-10 23:38 | 1.65 MiB |
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| 25丨基于特征的区域划分：树模型.html | 2025-December-10 23:38 | 1.92 MiB |
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| 26丨集成化处理：Boosting与Bagging.html | 2025-December-10 23:38 | 1.79 MiB |
| 26丨集成化处理：Boosting与Bagging.pdf | 2025-December-10 23:38 | 2.3 MiB |
| 27丨万能模型：梯度提升与随机森林.html | 2025-December-10 23:38 | 1.64 MiB |
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| 总结课丨机器学习的模型体系.html | 2025-December-10 23:38 | 955.19 KiB |
| 总结课丨机器学习的模型体系.pdf | 2025-December-10 23:38 | 1.1 MiB |