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斯坦福机器学习讲义-中文版-黄海广 评分:

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2018-07-26 上传 大小:7.54MB
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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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邹博机器学习讲义及源码

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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

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斯坦福大学吴恩达机器学习课程(学习笔记和原始讲义)高清完整版PPT

该课件为中科院一位仁兄在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程时候所做的学习笔记,非常好,吴老师上课略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。

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机器学习—吴恩达(中文版pdf)

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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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斯坦福机器学习讲义(全英文原版)Stanford-Machine-Leaning.pdf

吴恩达斯坦福大学机器学习课程英文原版讲义,可以配套课程使用

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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。

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吴恩达机器学习课程讲义(翻译版)

吴恩达机器学习课程讲义(网友翻译版)

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