【Tom M. Mitchell课件】机器学习——决策树学习
本课件主要内容包括：
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决策树学习
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奥卡姆剃刀定律
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决策树中的过度拟合
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过度拟合
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避免过度拟合
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减少误差的修剪
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减少误差修剪的影响
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后修建准则
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树到准则的转换
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概率理论回顾
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随机变量
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多元离散随机变量
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条件概率的定义
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独立事件
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贝叶斯准则
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二项式分布
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最大似然估计
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贝叶斯学习
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Beta先验分布
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后验分布
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Beta分布的MAP
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Dirichlet分布
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参数估计
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联合分布
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期望值
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协方差
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示例：Bernoulli模型
完整课件下载地址：
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