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Machine Learning 学习笔记

这个是自己学习Machine Learning 的学习笔记,我用Latex整理成PDF 文档,分成一讲一讲,放在自己的共享资源里。这个学习笔记相当于半总结半翻译的学习笔记。翻译水平有限,敬请见谅。 欢迎大家关注我的CSDN博客: http://blog.csdn.net/matrix_space

共18个

机器学习 第一讲:线性回归
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机器学习 第二讲:矩阵的基本运算
所需积分: 2
机器学习 第三讲:从矩阵和概率的角度推导最小均方误差函数
所需积分: 2
机器学习 第四讲 Logistic Regression和广义线性模型
所需积分: 2
机器学习 第五讲: Generative Learning Algorithm A
所需积分: 2
机器学习 第六讲:Generative Learning Algorithm B
所需积分: 2
机器学习 第七讲:Support Vector Machines 1
所需积分: 2
机器学习 第八讲: Support Vector Machines 2
所需积分: 2
机器学习 第十讲:Support Vector Machines 4
所需积分: 2
机器学习 第九讲:Support Vector Machines 3
所需积分: 2

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