【Tom M. Mitchell课件】机器学习——线性回归

本课件主要内容包括：

1. 逻辑回归

2. MLE与MAP

3. MAP估计与正则化

4. 生成分类器与识别分类器

5. 使用朴素贝叶斯还是逻辑回归？

6. 高斯朴素贝叶斯与逻辑回归

7. UCI数据集实验

8. 回归

9. 线性回归

10. 线性回归的训练

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11. 偏差与方差

12. 误差源

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http://page5.dfpan.com/fs/3lcj42215291e667442/

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