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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
机器学习 第二讲:矩阵的基本运算
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
机器学习 第四讲 Logistic Regression和广义线性模型
机器学习 第五讲: Generative Learning Algorithm A
机器学习 第六讲:Generative Learning Algorithm B
机器学习 第七讲:Support Vector Machines 1
机器学习 第八讲: Support Vector Machines 2
机器学习 第十讲:Support Vector Machines 4
机器学习 第九讲:Support Vector Machines 3
机器学习 第十一讲 Learning Theory
机器学习 第十二讲:Regularization and model selection
机器学习 第十三讲: K-均值算法
机器学习 第十四讲:GMM与EM算法
机器学习 第十五讲:PCA
机器学习 Hidden Markov Models 1
机器学习 Hidden Markov Models 2
机器学习 Hidden Markov Models 3