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介绍了机器学习中的不同采样方法，包括：均匀分布采样、拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样等等

机器学习中的集成学习，包括Boosting、Bagging、随机森林等方法

机器学习中的线性模型，主要包括线性回归模型和线性分类模型并讲解了其中的一些常用算法如Fisher准则、感知机算法等等

机器学习中的贝叶斯分类以及概率图模型，主要包括朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、有向图无向图、马尔科夫随机场、隐马尔科夫等问题

机器学习中的贝叶斯分类以及概率图模型，主要包括朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、有向图无向图、马尔科夫随机场、隐马尔科夫等问题

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