Python机器学习实践：测试驱动的开发方法

吴恩达机器学习讲义

这里面的内容是我在2011年上半年学习斯坦福大学《机器学习》课程的个人学习笔记，内容主要来自Andrew Ng教授的讲义和学习视频。 另外也包含来自其他论文和其他学校讲义的一些内容。每章内容主要按照个人学习时的思路总结得到。 由于是个人笔记，里面表述错误、公式错误、理解错误、笔误都会存在。更重要的是我是初学者，千万不要认为里面的思路都正确。 如果有疑问的地方，请第一时间参考Andrew Ng教授的讲义原文和视频，再有疑问的地方可以找一些大牛问问。

吴恩达机器学习讲义.zip

吴恩达机器学习课程讲义

斯坦福大学吴恩达机器学习课程(学习笔记和原始讲义)高清完整版PPT

该课件为中科院一位仁兄在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程时候所做的学习笔记，非常好，吴老师上课略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。

吴恩达Andrew Ng机器学习中文讲义

吴恩达Andrew Ng机器学习中文讲义，仅供学习交流，勿用作商业盈利，否则后果自负

吴恩达机器学习讲义（合集）

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。

吴恩达机器学习课程讲义（翻译版）

吴恩达机器学习课程讲义（网友翻译版）

吴恩达机器学习讲义中文+英文

吴恩达斯坦福大学机器学习课程讲义中文+英文

斯坦福吴恩达教授机器学习课程讲义，作业及解析

网易公开课斯坦福吴恩达教授机器学习课程讲义，作业及解析，配合视频学习更加高效易懂，含有各种公式的推导步骤： [第1集] 机器学习的动机与应用 [第2集] 监督学习应用.梯度下降 [第3集] 欠拟合与过拟合的概念 [第4集] 牛顿方法 [第5集] 生成学习算法 [第6集] 朴素贝叶斯算法 [第7集] 最优间隔分类器问题 [第8集] 顺序最小优化算法 [第9集] 经验风险最小化 [第10集] 特征选择 [第11集] 贝叶斯统计正则化 [第12集] K-means算法 [第13集] 高斯混合模型 [第14集] 主成分分析法 [第15集] 奇异值分解 [第16集] 马尔可夫决策过程 [第17集] 离散与维数灾难 [第18集] 线性二次型调节控制 [第19集] 微分动态规划 [第20集] 策略搜索

吴恩达斯坦福机器学习课程讲义完整中文版

吴恩达，Andrew Ng，华裔美国人。这是吴恩达斯坦福机器学习课程讲义完整中文版。

机器学习讲义-斯坦福-吴恩达

吴恩达机器学习2012版原始讲义。 本门课程是 Coursera 上的第一门课，也是吴恩达（Andrew Ng）老师的经典之作。 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029

斯坦福吴恩达机器学习中文讲义个人笔记

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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

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吴恩达course 机器学习视频课带有讲义！！一共131个文件，包括十几个讲义pdf

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斯坦福大学-吴恩达机器学习课程.

斯坦福大学-吴恩达机器学习课程

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