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吴恩达 [斯坦福大学-机器学习课程].讲义等资料 评分:
materials\materials\aimlcs229\文件目录下是所有讲课内容的讲义以及课程作业，文件内容还包括视频中所有的字幕内容，文件位置：materials\materials\aimlcs229\transcripts），这门课程是非常基础的机器学习入门经典。吴恩达教授的课程非常受欢迎，希望这些资料可以帮助大家更好的学习ML。祝大家在机器学习和AI的道路上，更进一步。不断超越！
上传时间：2017-11 大小：11.3MB
3.3MB吴恩达斯坦福机器学习讲义
2018-05-24吴恩达斯坦福机器学习原始讲义，机器学习入门课程，CS229。
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吴恩达机器学习讲义
2019-08-03机器学习大佬吴恩达机器学习讲义，配合讲义可查看哔哩哔哩视频上的机器学习视频，收获满满
2.72MB吴恩达机器学习讲义（合集）
2019-01-09吴恩达机器学习课程配套讲义，配套视频可在网易公开课上找到。
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吴恩达机器学习课程资料PPT+课程源代码+教程+笔记
2018-04-26作为入门来讲，吴恩达的机器学习算是覆盖较全，难度不高。比较偏应用，虽然有数学公式和推导但是并不复杂，很适合初学者去学习。
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吴恩达机器学习讲义中文+英文
2017-08-15吴恩达斯坦福大学机器学习课程讲义中文+英文
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吴恩达机器学习个人笔记完整版
2018-02-24吴恩达机器学习个人笔记完整版，主要记录吴老师上课时的重点，毕竟英文授课，还是要看笔记的。
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斯坦福大学机器学习课程 吴恩达深度学习笔记v5.44
2018-08-26神经网络图解机器学习.pdf吴恩达深度学习笔记v5.44 图解机器学习 ,（日）杉山将著 ,P226 sample
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斯坦福Ng机器学习课程笔记（中文版）
2018-04-14【第1讲】 机器学习的动机与应用 【第2讲】 监督学习应用-线性回归 【第3讲】 线性回归的概率解释、局部加权回归、逻辑回归 【第4讲】 牛顿法、一般线性模型 【第5讲】 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯算法 【第6讲】 事件模型、函数间隔与几何间隔 【第7讲】 最优间隔分类器、拉格朗日对偶、支持向量机 【第8讲】 核方法、序列最小优化算法 【第9讲】 经验风险最小化 【第10讲】 交叉验证、特征选择 【第11讲】 贝叶斯统计、机器学习应用建议 【第12讲】 $k$-means算法、高斯混合模型及最大期望算法 【第13讲】 最大期望算法及其应用、因子分析模型 【第14讲】 因子分析的EM算法、主成分分析 【第15讲】 PCA的奇异值分解、独立成分分析 【第16讲】 马尔可夫决策过程 【第17讲】 解连续状态的MDP 【第18讲】 线性二次调节 【第19讲】 微分动态规划及线性二次型高斯 【第20讲】 策略搜索算法
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斯坦福大学机器学习吴恩达讲义
2014-10-25斯坦福大学机器学习吴恩达全部的讲义，强烈推荐
6.71MB斯坦福大学吴恩达-机器学习课程课件
2017-08-28斯坦福大学公开课，吴恩达-机器学习课程的英文课件，包括讲义，作业，，算法推导思路清晰。
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机器学习讲义斯坦福大学吴恩达博士
2016-09-27机器学习入门必看教程，认真研究每一个公式背后的意义，不要放过每一个参数，变量和运算符存在的意义！会大大提高数学功底和分析能力！
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斯坦福大学-吴恩达机器学习课程.
2021-10-29斯坦福大学-吴恩达机器学习课程
2.97MB斯坦福大学吴恩达机器学习原始讲义
2018-06-29这是吴恩达教授在斯坦福大学任教时教授的机器学习原始讲义，包括老师在课堂中留下的讲义痕迹，很有参考价值。爱学习人工只能的童鞋不能错过哦！
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吴恩达斯坦福大学机器学习周周学习资料
2019-05-08吴恩达斯坦福大学机器学习周周学习资料，很全，里面有8周的学习资料，对数学有一定的基础要求。
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吴恩达-斯坦福大学-机器学习公开课-讲义原稿
2018-10-06吴恩达老师在斯坦福大学讲的机器学习公开课，原始英文讲义，可供下载。一边看视频一边看讲义，效果可能更好一些。
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斯坦福大学吴恩达机器学习课程 学习笔记和原始讲义
2018-02-06该课件为中科院一位同仁在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程是所做的学习笔记,非常好,吴老师上课掠过的一些内容笔记都详细给出,并且还做了适当补充,强烈推荐
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斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程第7讲课件
2019-04-24斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程第7讲课件，很好的学习资料，配合视频学习，效果更好
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斯坦福大学（吴恩达）机器学习教程笔记
2020-10-26斯坦福大学（吴恩达）机器学习教程笔记，包括代码，ppt，课堂笔记，由中国海洋大学黄海广博士整理，仅供个人学习。github地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
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斯坦福大学吴恩达机器学习笔记（一）
2018-05-31这份pdf主要同步网易公开课上的吴恩达的机器学习视频第二讲主要讲解了线性回归、BGD算法、SGD算法、线性回归的概率解释、局部加权回归(LWR)的内容
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