吴恩达机器学习课件（终极版）
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2018-05-13
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斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记（下） 
(13)因子分析.pdf 953KB (14)增强学习.pdf 900KB (15)典型关联分析.pdf 962KB (10)主成分分析.pdf 1.72MB (16)偏最小二乘法回归.pdf 279KB
请先查看该说明.txt 910B (12)线性判别分析.pdf 918KB (11)独立成分分析.pdf 906KB (9)在线学习.pdf 531KB 斯坦福大学机器学习课程原始讲义2 cs229-notes7a.pdf 265KB cs229-notes9.pdf 81KB cs229-gp.pdf 151KB cs229-prob.pdf 147KB cs229-linalg.pdf 165KB cs229-cvxopt2.pdf 197KB cs229-notes5.pdf 87KB cs229-notes7b.pdf 54KB cs229-notes1.pdf 230KB ML-advice.pdf 313KB cs229-notes10.pdf 75KB cs229-notes12.pdf 74KB cs229-notes4.pdf 109KB cs229-notes3.pdf 176KB cs229-hmm.pdf 198KB cs229-notes8.pdf 81KB cs229-cvxopt.pdf 149KB cs229-notes11.pdf 74KB cs229-notes6.pdf 51KB cs229-notes2.pdf 858KB 斯坦福大学机器学习课程原始讲义 cs229-notes7a.pdf 265KB cs229-notes9.pdf 81KB cs229-gp.pdf 151KB cs229-prob.pdf 147KB cs229-linalg.pdf 165KB cs229-cvxopt2.pdf 197KB cs229-notes5.pdf 87KB cs229-notes7b.pdf 54KB cs229-notes1.pdf 230KB ML-advice.pdf 313KB cs229-notes10.pdf 75KB cs229-notes12.pdf 74KB cs229-notes4.pdf 109KB Sequential_Minimal_Optimization_A_Fast_Algorithm_for_Training_Support_Vector_Machine.pdf 88KB cs229-notes3.pdf 176KB cs229-hmm.pdf 198KB cs229-notes8.pdf 81KB cs229-cvxopt.pdf 149KB cs229-notes11.pdf 74KB cs229-notes6.pdf 51KB cs229-notes2.pdf 858KB 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记（上） (3)支持向量机SVM（上）.pdf 878KB (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf 1.04MB (7)混合高斯模型和EM算法.pdf 437KB 请先查看该说明.txt 910B (1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf 843KB (8)EM算法.pdf 757KB (6)K-means聚类算法.pdf 533KB (5)规则化和模型选择.pdf 895KB (4)支持向量机SVM（下）.pdf 1.15MB资源评论
wangjiarui123456782019-04-27挺有用的！
