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机器学习(笔记)——监督学习 评分:

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机器学习个人笔记完整版

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机器学习个人笔记完整版v4.7.pdf

Machine Learning(机器学习 机器学习 )是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为,以获取新是研究计算机怎样模拟或实

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斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版

斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版。页面清晰,内容详实。是机器学习入门的好教材。

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斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15(完整版、带目录索引和NG原版讲义)

1-15节全部完整版讲义!超清分享~~~(附赠目录索引和NG原版讲义) 含金量高,独家整理~~ 目录如下: 公开课笔记1-2——线性规划、梯度下降、正规方程组 公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯 公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步 公开课笔记7——最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶 公开课笔记8———核技法、软间隔分类器、SMO算法 公开课笔记9—偏差/方差、经验风险最小化、联合界、一致收敛 公开课笔记10——VC维、模型选择、特征选择 公开课笔记11

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斯坦福大学机器学习视频笔记

机器学习斯坦福大学公开课视频笔记,包括10周18节课涉及(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习 (聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。(三)在机器学习的佳实践(偏差/方差理 论;在机器学习和人工智能创新过程)。

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两种梯度下降法

斯坦福大学机器学习公开课第二课监督学习的应用梯度下降法的程序练习

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机器学习常见算法

机器学习和数据挖掘领域常见算法,主要分为两类:监督学习和非监督学习

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机器学习个人总结

机器学习个人总结,包含监督学习非监督学习,特征工程和管道

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Python机器学习实践与Kaggle实战_Evernote网页版.pdf

这份笔记围绕Python下的机器学习实践一共探讨四个方面的内容:监督学习、无监督学习、特征和 模型的选取 和 几个流行的强力模型包的使用。

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斯坦福深度视觉识别ppt_2017-11

机器学习的动机与应用、Logistic类、机器学习的定义、监督学习概观、学习理论概述、非监督学习概述、强化学习概述。

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斯坦福大学吴恩达2014机器学习个人笔记完整版v5.3-A4打印版

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监督学习综述(a survey of semi-supervised learning)

一篇数据挖掘课的作业论文。 关于半监督学习方面的综述性文章。 所参考文献在2009年以前。 目前这方面的中文文献相对较少,希望我的这篇作业能对有兴趣做这方面研究的朋友有所帮助,其中错误之处还请大家多多指出。

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吴恩达机器学习个人笔记完整版

吴恩达机器学习个人笔记完整版,主要记录吴老师上课时的重点,毕竟英文授课,还是要看笔记的。

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Andrew+Ng+机器学习+笔记coursera+ml+notes

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机器学习速成课笔记

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斯坦福大学机器学习公开课CS229中文笔记

本资源是2008年Andrew Ng斯坦福机器学习公开课ML中文笔记的pdf版。 原作者blog地址:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx。资源中包含1-15的课程内容。 感谢原作者的贡献。

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吴恩达老师机器学习笔记(中文版)

本文是针对吴恩达老师机器学习教程中文笔记的完整版,内容详实

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斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记

本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。

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斯坦福大学机器学习个人笔记完整版v5.32-A4打印版

本笔记是针对斯坦福大学2014年机器学习课程 视频做的个人笔记,作者:黄海广

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吴恩达机器学习笔记完整版

大牛吴恩达机器学习课程笔记,非常全面细致,将课程内容整理成了笔记。

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