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吴恩达(Andrew Ng)斯坦福公开课"机器学习"的讲义+课后作业+答案

本资源可以在网易云课堂下载到 本资源可以在网易云课堂下载到 本资源可以在网易云课堂下载到 我就是看不惯某些人用可以公开下载到的东西赚资源分。这里资源要1分是因为没有0分的选项。 最火的机器学习入门课程,本资源是配套的讲义、课后习题和解答,可以配合视频观看,视频可以在网易云课堂或者Coursera 找到,英文读写还可以的朋友强烈建议上Coursera ,这门课的论坛十分活跃,不管抛出什么问题都会有人解答。 吴恩达老师用极其清楚直白的语言,对机器学习的几种主要算法做了初步介绍。 视频地址: 网易云课堂(同时可以下载到本讲义)http://open.163.com/special/opencour

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CS229所有讲义+作业+作业讲解

Andrew Ng教授的机器学习课程cs229对应的上课讲义,作业,以及作业讲解

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斯坦福大学机器学习课程讲义+课后作业+答案(英文原版)

斯坦福大学机器学习讲义+课后作业+答案(英文原版) 吴恩达 机器学习

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张志华-机器学习导论-课程讲义作业

张志华老师机器学习导论课程的所有讲义及作业,英文版。课程是中文的,课程链接http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1694003

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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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Coursera《Machine Learning》(机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng)配套作业

Coursera《Machine Learning》(机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng)的课程是机器学习的入门经典课程之一,其特点是深入浅出,并且由一些难度适宜的作业(Matlab编程作业)以帮助学员理解理论。但是很多朋友不清楚如何获取到这些作业,因此整理并上传资料

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Andrew Ng主讲的Machine Learning官方讲义+读着课后中文笔记

Andrew Ng Stanford University 机器学习是一种让计算机在没有事先明确地编程的情况下做出正确反应的科学 在过去的十年中 机器学习已经给我们在自动驾驶汽车 实用语音识别 有效的网络搜索 以及提高人类基因组的认识方面带来大量帮助 今天的机器学习是如此普遍 你可能使用它每天几十次却不了解它 许多研究人员也认为这是最好的达到真正的“人工智能”的方法 在这节课 你将学习最有效的机器学习技术 获得实践并应用这种技术为自己服务的经验 最后 你将了解一些硅谷的创新的最佳实践 因为它属于机器学习和人工智能 Andrew Ng">Andrew Ng Stanford Univers

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斯坦福机器学习公开课CS229讲义作业及matlab代码资料

个人整理 斯坦福公开课 机器学习CS229课程 较全讲义、作业和matlab代码。

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Andrew Ng CS229 Machine Learning Notes (吴恩达机器学习课程完整版笔记)

Andrew NG CS229 机器学习课程笔记(Lecture,Section 和Extra完整版) Stanford CS229 Machine Learning Class Notes http://cs229.stanford.edu/materials.html 第一部分:Lecture Notes (cs229-notes-all.pdf) Lecture notes 1 Supervised Learning, Discriminative Algorithms Lecture notes 2 Generative Algorithms Lecture notes 3

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机器学习讲义(英文)

Andrew Ng教授的关于机器学习的课程的讲义(英文稿),很适合机器学习入门。

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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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coursera斯坦福Andrew Ng机器学习编程作业答案

coursera课程,斯坦福Andrew Ng的机器学习编程作业答案(2-9章,共8个),本来也不难,主要是怕哪出遇到死胡同,可以参考一下

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台湾李宏毅教授深度学习讲义 pdf

很直观 入门很好! Lecture I: Introduction of Deep Learning Lecture II: Tips for Training Deep Neural Network Lecture III: Variants of Neural Network Lecture IV: Next Wave

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CS229课程讲义作业-Andrew Ng

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CS229斯坦福机器学习讲义完整版PDF

本资源为斯坦福机器学习经典课程CS229完整讲义,该课程系统条理,为机器学习入门必学课程。

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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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斯坦福大学Andrew Ng机器学习讲义及代码

斯坦福大学Andrew Ng教授的《机器学习》上课讲义及matlab源码。可配合公开课视频来学,效果很好。

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机器学习讲义(Andrew Ng)

机器学习Andrew Ng教授note1-12全系列完整讲义,数挖童鞋必备

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机器学习讲义

斯坦福大学Andrew Ng教授的机器学习讲义,中科院的JerryLead翻译,都不错

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Stanford机器学习讲义和习题

Andrew Ng教授在Stanford讲授《机器学习》课程的讲义以及课后习题和答案。

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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