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吴恩达Andrew Ng机器学习中文讲义 评分:

吴恩达Andrew Ng机器学习中文讲义

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2019-01-09 上传 大小:5.65MB
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人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere ”免费提供学校里最受欢迎的工科课程,给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。

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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。

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斯坦福大学机器学习吴恩达讲义中文版

这份讲义是斯坦福大学老师吴恩达讲述机器学习的中文版文档,和网络上他写的英语差不多匹配!

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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

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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

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吴恩达 c229 机器学习 讲义中文版

吴恩达 c229 机器学习 讲义中文版

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斯坦福机器学习讲义-中文版-黄海广

本资源为学习使用资源,作者写的非常详细,感谢作者的贡献~

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Andrew Ng主讲的Machine Learning官方讲义+读着课后中文笔记

Andrew Ng Stanford University 机器学习是一种让计算机在没有事先明确地编程的情况下做出正确反应的科学 在过去的十年中 机器学习已经给我们在自动驾驶汽车 实用语音识别 有效的网络搜索 以及提高人类基因组的认识方面带来大量帮助 今天的机器学习是如此普遍 你可能使用它每天几十次却不了解它 许多研究人员也认为这是最好的达到真正的“人工智能”的方法 在这节课 你将学习最有效的机器学习技术 获得实践并应用这种技术为自己服务的经验 最后 你将了解一些硅谷的创新的最佳实践 因为它属于机器学习和人工智能 Andrew Ng">Andrew Ng Stanford Univers

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coursera吴恩达机器学习讲义pdf

本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括:(i) 监督式学习(参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络)。(ii) 无监督学习(集群、降维、推荐系统和深度学习)。(iii) 机器学习实例(偏见/方差理论;机器学习和AI领域的创新)。课程将引用很多案例和应用,您还需要学习如何在不同领域应用学习算法,例如智能机器人(感知和控制)、文本理解(网络搜索和垃圾邮件过滤)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。

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coursera吴恩达机器学习教程及笔记

本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括:(i) 监督式学习(参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络)。(ii) 无监督学习(集群、降维、推荐系统和深度学习)。(iii) 机器学习实例(偏见/方差理论;机器学习和AI领域的创新)。课程将引用很多案例和应用,您还需要学习如何在不同领域应用学习算法,例如智能机器人(感知和控制)、文本理解(网络搜索和垃圾邮件过滤)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。

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吴恩达机器学习讲义、笔记

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。它是机器学习、大数据学习非常好的资料

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吴恩达《机器学习》讲义

斯坦福大学公开课:机器学习课程-吴恩达讲义。网易公开课的机器学习视频。

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