【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——非参数模型

本课件内容包括：

1. 上次课程回顾：垃圾电邮过滤

2. 上次课程回顾：朴素贝叶斯方法

3. 拉普拉斯平滑

4. 决策理论

5. 决策理论示例

6. 决策理论讨论

7. 决策树 vs. 朴素贝叶斯

8. 参数化 vs. 非参数化

9. K近邻算法KNN

10. KNN的一致性

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11. 参数化模型 vs. 非参数化模型

12. 维度灾难

13. KNN的具体实现

14. 一维范数

15. 二维范数

16. 测量距离的范数

17. d维范数

18. KNN距离函数

19. 其它性能评估的方法

英文原文课件下载地址：

http://page2.dfpan.com/fs/6lcc3j224251a2b9163/

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