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机器学习导论 上海交大张志华

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教程目录:
基本概念
随机向量
随机向量性质
多元高斯分布
分布性质
条件期望
多项式分布
多元高斯分布及应用
渐近性质
核定义
正定核性质
正定核应用
核主元分析
主元分析
主坐标分析
期望最大算法
概率PCA
最大似然估计方法
EM算法收敛性
MDS方法
MDS中加点方法
矩阵次导数
矩阵范数
次导数
spectral clustering
K-means algorithm
Matr-x Completion
Fisher判别分析
谱聚类
Computational Methods
Fisher Discriminant Analysis
Kernel FDA
Linear classification
Naive Bayes方法
Support Vector Machines
SVM
Boosting