【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：
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上次课程回顾：K近邻方法KNN
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决策树 vs. 朴素贝叶斯 vs. KNN
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应用：光学字符识别
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KNN用于光学字符识别
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人类 vs. 机器感知
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应用：人体局部识别
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有监督学习的实现步骤
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组合方法
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平均化
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堆积化
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平均化与堆积化
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随机森林
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Bootstrap采样
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测试示例1：语言辨识
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测试示例2：词义消歧
英文原文课件下载地址：
http://page2.dfpan.com/fs/blc2j2221129316c8b4/
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