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     本资源是斯坦福ML公开课笔记。主要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。

     这篇笔记对应的是公开课视频的第五个，讲到的内容有生成学习算法(generative learning algorithm)、高斯判别分析法(Gaussian Discriminant Analysis)、朴素贝叶斯(naive Bayes)和拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing).

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