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§1、2基本概念
- 监督学习与非监督学习
- 期望风险与经验风险
- 结构风险最小化（SRM）与经验风险最小化（ERM）
- 期望风险的上界
- 过拟合
- 数据预处理
- 模型评价方法
- 分类与聚类
数学知识
- 矩阵求逆、矩阵乘法
- 协方差矩阵的计算
- 特征值、特征向量的计算
- 函数求偏导
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