【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——概率分类
本课件主要内容包括：
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上次课程回顾：训练、测试与验证
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上次课程回顾：基本折中关系
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上次课程回顾：验证误差
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验证误差与最优化偏差
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交叉验证CV
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交叉验证伪代码
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最优机器学习模型
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应用：垃圾电子邮件过滤
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回顾有监督学习方法
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概率分类器
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基于贝叶斯准则的垃圾电子邮件过滤
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朴素贝叶斯方法
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朴素贝叶斯方法的训练过程
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朴素贝叶斯方法的预测过程
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回到决策树的问题
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交叉验证理论
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处理数据稀疏性
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高斯判别分析
一个关于“条件概率”演示的动态在线DEMO，挺有意思的，感兴趣的朋友可以访问该网站看看：http://setosa.io/ev/conditional-probability/
英文原文课件下载地址：
http://page2.dfpan.com/fs/clcjf2216291e6f3f35/
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