machine_learning_stanford_coursera

Machine_Learning_Stanford_Coursera 该存储库包含我在斯坦福大学（Coursera）的机器学习课程中必须完成的编程任务的解决方案。 （解决方案在Octave中完成） 本课程对机器学习，数据挖掘和统计模式识别进行了广泛的介绍。主题包括：（i）有监督的学习（参数/非参数算法，支持向量机，内核，神经网络）。 （ii）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深度学习）。 （iii）机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；机器学习和AI的创新过程）。本课程还将借鉴大量案例研究和应用，因此我们还将学习如何将学习算法应用于构建智能机器人（感知，控制），文本理解（网页搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医学信息学，音频，数据库挖掘等领域。