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吴恩达机器学习的讲义 说明 
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(13)因子分析.pdf 953KB cs229-notes10.pdf 75KB cs229-prob.pdf 147KB (3)支持向量机SVM（上）.pdf 878KB cs229-notes3.pdf 176KB cs229-cvxopt2.pdf 197KB (15)典型关联分析.pdf 962KB cs229-notes2.pdf 858KB cs229-notes4.pdf 109KB cs229-cvxopt.pdf 149KB cs229-notes5.pdf 87KB cs229-linalg.pdf 165KB (6)K-means聚类算法.pdf 533KB (4)支持向量机SVM（下）.pdf 1.15MB cs229-gp.pdf 151KB (1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf 843KB (9)在线学习.pdf 531KB (12)线性判别分析.pdf 918KB cs229-notes1.pdf 230KB (11)独立成分分析.pdf 906KB (7)混合高斯模型和EM算法.pdf 437KB cs229-notes6.pdf 51KB (10)主成分分析.pdf 1.72MB (5)规则化和模型选择.pdf 895KB
请先查看该说明.txt 910B cs229-notes11.pdf 74KB (8)EM算法.pdf 757KB cs229-notes7a.pdf 265KB cs229-hmm.pdf 198KB ML-advice.pdf 313KB (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf 1.04MB (16)偏最小二乘法回归.pdf 279KB cs229-notes12.pdf 74KB cs229-notes8.pdf 81KB cs229-notes7b.pdf 54KB (14)增强学习.pdf 900KB cs229-notes9.pdf 81KB资源评论
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