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机器学习 (数学基础 (概率论 (常用概率分布, 大数定理和中央极限定理, 假设检验, 贝叶斯理论), 线性代数, 微积分, 凸优化, 信息论),…
机器学习
数学基础
概率论
常用概率分布
大数定理和中央极限定理
假设检验
贝叶斯理论
线性代数
微积分
凸优化
信息论
特征工程
特征离散化与归一化
特征组合
特征选择
词嵌入表示
模型评估
评价指标
A/B 测试
过拟合与欠拟合