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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) 评分:

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——贝叶斯正则化、在线学习、ML应用建议 公开课笔记12——K-Me ans、混合高斯分布、EM算法 公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型 公开课笔记13B-因子分析模型及其EM求解 公开课笔记14——主成分分析 公开课笔记15—隐含语义索引、奇异值分解、独立成分分析
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2017-11-07 上传大小:8.62MB
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评论 共4条

slb_lzx 不错的资料,多谢!
2019-05-23
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qq158766044 大哥,方便私聊分享一下你那个python数据分析与挖掘实战的资源吗?本人正在学这个,目前csdn上的资源被封了,万分感谢。
2018-07-27
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yanerhao 还不错望继续翻译啊
2018-04-11
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wjw213464www 还没有来得及看
2017-12-21
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