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机器学习 08 高斯判别分析 III：特征向量和多维正态分布

特征向量和特征值，以及特征分解；二次型和其对应的等值面；各向异性高斯分布

机器学习 07 高斯判别分析 II：各向同性高斯

高斯判别分析，包括二次判别分析（QDA）和线性判别分析（LDA）；统计模型参数的最大似然估计

机器学习 06 高斯判别分析 I：决策理论

决策理论，也称为风险最小化：贝叶斯决策规则和贝叶斯风险；生成模型与判别模型

机器学习 05 机器学习抽象和数值优化

机器学习的抽象层级：数据、模型、优化问题、优化算法；几种常见的优化问题：无约束优化、线性规划和二次规划

机器学习 04 支持向量机

软间隔支持向量机；特征和非线性决策边界；核函数和和技巧