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内容目录 简介 第一部分 分类/定位 目标检测 目标追踪 第二部分 分割 超分辨率、Z着色 动作识别 第三部分 3D 目标 人体姿势估计 3D 重建 其他未分类 3D 总结 第四部分 卷积架构 数据集 不可分类的其他材料与有趣趋势 结论

斯坦福大学机器学习教程笔记、本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括: (一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习 (聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理 论;在机器学习和人工智能创新

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