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    讲师:王而川          543人在学
    本课程是机器学习的普及课程,是基础的课程,主要介绍机器学习的定义、分类(回归学习与分类学习、监督学习与无监督学习)、基本术语(维数、学习、训练、学习器、样例、聚类、泛华、鲁棒、分布等);介绍什么是假设空间(概念学习与归纳学习、假设空间、版本空间);讲解归纳偏好与可爱的奥卡姆剃刀(这里还有没有免费的午餐);讲解了机器学习的发展历程;后贯串了机器学习常用的学习算法和辅助知识。
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