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斯坦福大学机器学习课程学习笔记
斯坦福大学机器学习课程学习笔记
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机器学习
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斯坦福大学机器学习课程学习笔记 斯坦福大学机器学习课程学习笔记
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斯坦福大学机器学习课程笔记
浏览:170
5星 · 资源好评率100%
jerrylead写的机器学习课程笔记,个人感觉总结的非常好
斯坦福大学-机器学习课程笔记
浏览:49
5星 · 资源好评率100%
我认为这是全球最好的机器学习入门课程,很有必要学习一下。
斯坦福大学机器学习笔记
浏览:21
斯坦福大学,机器学习个人笔记总结完整版
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记
浏览:195
斯坦福大学机器学习课程学习笔记,大牛吴恩达深入讲解,机器学习的不二之选。
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版
浏览:115
5星 · 资源好评率100%
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版.pdf 目录 (1)线性回归、logistic回归和一般回归 1 (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 10 (3)支持向量机SVM(上) 20 (4)支持向量机SVM(下) 32 (5)规则化和模型选择 45...
斯坦福大学机器学习课程学习笔记课程讲义
浏览:145
斯坦福大学机器学习课程学习笔记课程讲义
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)
浏览:31
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上) 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。
斯坦福大学机器学习课程笔记完整版
浏览:160
就是那个ng的视频的个人笔记,写的非常好
斯坦福大学 机器学习公开课笔记
浏览:129
5星 · 资源好评率100%
根据斯坦福大学机器学习公开课摘录下来的课程笔记。
斯坦福大学机器学习笔记(中文版)
浏览:115
4星 · 用户满意度95%
比较权威的机器学习讲义,适合机器学习方面的同仁阅读。
斯坦福大学机器学习课程个人笔记
浏览:129
斯坦福大学机器学习个人笔记完成版,对于想学习机器学习的初学者来讲,肯定会获益良多!
斯坦福大学机器学习课程
浏览:87
5星 · 资源好评率100%
斯坦福大学机器学习课程的机器学习的讲义英文原版。相对于其他名校,斯坦福大学的工科课程更注重实用性,这是十分值得推崇的。
斯坦福大学公开课 :机器学习课程课件讲义学习笔记(高清最全讲义+课件+学习笔记)
浏览:71
4星 · 用户满意度95%
斯坦福大学公开课 :机器学习课程。课件+原版讲义+学习笔记(全高清,最全!)
斯坦福大学机器学习视频
浏览:123
斯坦福大学机器学习视频,包括完整的视频,PPT,教学源码,课程笔记,每张节的PDF。
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记+原始讲义
浏览:120
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上、下)+原始讲义
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)
浏览:180
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。
斯坦福大学机器学习笔记(二)
浏览:18
这份pdf同步网易公开课的斯坦福吴恩达机器学习视频,主要主要涉及Logistic回归、感知器算法、牛顿法、GLM、指数函数家族、Softmax回归。
斯坦福大学机器学习
浏览:188
斯坦福大学机器学习,经典教材,绝对值得拥有
斯坦福大学-机器学习课程
浏览:162
斯坦福大学-机器学习课程全部的复习资料,以及讲义。
斯坦福大学机器学习笔记和Andrew Ng讲义
浏览:61
斯坦福大学机器学习笔记和Andrew Ng讲义
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上).rar_支持向量机_斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)
浏览:27
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上),支持向量机
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(全集)
浏览:42
这里面的内容是在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...
2014斯坦福大学机器学习mkv视频_机器学习个人笔记完整版v4.21
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斯坦福大学机器学习个人笔记
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斯坦福大学机器学习个人笔记中文版,回归、svm、贝叶斯、规则化和模型选择、聚类等
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puluotianyi在CSDN分享的中文笔记.zip
(17个子文件)
斯坦福大学机器学习课程学习笔记
(14)增强学习.pdf
900KB
(9)在线学习.pdf
531KB
(16)偏最小二乘法回归.pdf
279KB
(5)规则化和模型选择.pdf
895KB
(1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf
843KB
(6)K-means聚类算法.pdf
533KB
(15)典型关联分析.pdf
962KB
(4)支持向量机SVM(下).pdf
1.15MB
(7)混合高斯模型和EM算法.pdf
437KB
(13)因子分析.pdf
953KB
(8)EM算法.pdf
757KB
(12)线性判别分析.pdf
918KB
(10)主成分分析.pdf
1.72MB
(3)支持向量机SVM(上).pdf
878KB
(11)独立成分分析.pdf
906KB
请先查看该说明.txt
910B
(2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf
1.04MB
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