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No.1 機械学習導入
No.2 最近傍法と次元の呪い
No.3 線形モデル
No.4 RigdeとLasso
No.5 モデルの評価と選択
No.6 交差検証法とブートストラップ
No.7 Adaboost.M1
No.8 強力なBoosting手法
No.9 スプライン
No.10 混合モデル
No.11 EMアルゴリズム
No.12 エントロピーとKL情報量
No.13 ランダムフォレスト
No.14 ロバスト統計学
No.15 指数分布の無記憶性
No.16 混同行列
No.17 一致推定量
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