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斯坦福机器学习讲义(全)Stanford-Machine-Leaning.pdf
斯坦福机器学习讲义(全)Stanford-Machine-Leaning.pdf
机器学习
斯坦福
讲义
吴恩达
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斯坦福机器学习讲义
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吴恩达机器学习课程讲义
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这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。我们讨论有监督、无监督和强化学习。笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
吴恩达斯坦福机器学习课程讲义完整中文版
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斯坦福大学公开课：机器学习的讲义
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斯坦福大学公开课：机器学习的讲义，收纳了下载整理后的所有内容，方便大家使用,这是上篇，还有下篇
斯坦福机器学习讲义
主要讲的是有监督学习，比如线性回归，分类和逻辑回归，一般线性模型，到独立成分分析，覆盖比较广泛，就是对数学水平要求比较高，有很多数学原理和公式需要理解。
斯坦福机器学习讲义(全)Stanford-Machine-Leaning
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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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斯坦福机器学习讲义(全)Stanford_Machine_Leaning
此讲义属于斯坦福大学吴恩达老师的课程pdf原版，可配合公开课进行学习。
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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斯坦福大学机器学习课程主页：http://cs229.stanford.edu/syllabus.html。讲义为最新讲义，同时包含了2008年公开课的全部内容(包含强化学习部分的LDQ、DDP、LDG讲义)，还增加了集成学习深度学习部分。添加了线性代数、最优化、概率论等数学知识。
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