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吴恩达斯坦福机器学习讲义 评分:

吴恩达斯坦福机器学习原始讲义,机器学习入门课程,CS229。

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吴恩达机器学习课程全套讲义

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吴恩达机器学习讲义

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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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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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吴恩达机器学习课程讲义_中文版

吴恩达机器学习课程讲义中文版,方便大家学习

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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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跳频系统的matlab代码

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