机器学习(Machine Learning) 是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。

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  基于可再生核的机器学习理论（二十三）-Statistical learning theory(five)

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  基于可再生核的机器学习理论（二十）-Statistical learning theory(two)

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  基于可再生核的机器学习理论（十七）-Regularized learning algorithms(three)

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  基于可再生核的机器学习理论（五）-Introduction to machine learning(five)

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  基于可再生核的机器学习理论（八）-Theory of reproducing kernels Ⅰ(two)

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  基于可再生核的机器学习理论（十六）-Regularized learning algorithms(two)

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  基于可再生核的机器学习理论（十九）-Statistical learning theory(one)

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  基于可再生核的机器学习理论（七）-Theory of reproducing kernels Ⅰ(one)

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  基于可再生核的机器学习理论（三）-Introduction to machine learning(three)

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  基于可再生核的机器学习理论（九）-Theory of reproducing kernels Ⅰ(three)

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  基于可再生核的机器学习理论（十四）-Theory of reproducing kernels Ⅱ(four

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  基于可再生核的机器学习理论（一）-Introduction to machine learning(one)

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  基于可再生核的机器学习理论（六）-Introduction to machine learning(six)

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  基于可再生核的机器学习理论（十二）-Theory of reproducing kernels Ⅱ(two)

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  基于可再生核的机器学习理论（二十一）-Statistical learning theory(three)

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  基于可再生核的机器学习理论（四）-Introduction to machine learning(four)

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  基于可再生核的机器学习理论（十五）-Regularized learning algorithms(one)

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  基于可再生核的机器学习理论（十一）-Theory of reproducing kernels Ⅱ(one)

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  基于可再生核的机器学习理论（十）-Theory of reproducing kernels Ⅰ(four)

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  基于可再生核的机器学习理论（二）-Introduction to machine learning(two)

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  基于可再生核的机器学习理论（十三）-Theory of reproducing kernels Ⅱ(three)

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  基于可再生核的机器学习理论（二十二）-Statistical learning theory(four)

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  基于可再生核的机器学习理论（十八）-Regularized learning algorithms(four)

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