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机器学习课程2014源代码 评分:

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2018-04-15 上传大小:28.2MB
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2014斯坦福大学机器学习mkv视频教程对应的PPT文件

这是2014斯坦福大学机器学习mkv视频教程对应的PPT文件(上半部分,资源太大,所以分为2部份),里面详细地介绍了机器学习的相关知识,适合机器学习入门的新手学习,欢迎童鞋们下载~~~,同时也欢迎交流~~~

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斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记

本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。

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斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(v4.2)高清pdf

对应于斯坦福大学2014年机器学习课程视频的个人笔记,共265页,最后修改与2016-03-29,高清PDF版本,可作为机器学习入门以及工具用书。

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斯坦福大学 2014 机器学习教程个人笔记(黄海广)

黄海广机器学习笔记,到2018-08-06,比较全面,适合入门学习。侵删

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吴恩达机器学习2014课后作业源代码(matlab+python)

吴恩达机器学习视频的课后作业的代码,有matlab版本和python版本。含有文档解析,学的时候已经运行过matlab的代码,可以直接用

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2014斯坦福大学机器学习_吴恩达_源代码

2014斯坦福大学机器学习_吴恩达_课程答案源代码 机器学习入门

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机器学习课程Andrew Ng源代码

机器学习课程Andrew Ng源代码 coursera作业答案 Programming Exercise(机器学习2014练习)

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斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版

斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版。页面清晰,内容详实。是机器学习入门的好教材。

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斯坦福大学吴恩达2014机器学习个人笔记完整版v5.3-A4打印版

斯坦福大学吴恩达2014机器学习个人笔记完整版v5.3-A4打印版

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coursera吴恩达机器学习2014源代码(云盘链接)

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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斯坦福大学公开课 《机器学习课程》带中英字幕下载链接

斯坦福大学公开课 《机器学习课程》带中英字幕下载链接

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机器学习课程2014octave源代码

吴恩达的机器学习课程2014版的相关源代码,octave的源码,请大家多多支持下载

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吴恩达2014机器学习作业(全部完整!!!作业全部代码已补全且运行结果无误!!!)

这些作业本人亲自都做完过一遍,里面的作业代码我已经补充完整,而且代码简洁清晰,全部可以直接运行出最终结果。方便你参考完成作业!!作业内容数据文档全都完整,而且没有任何问题!!!

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斯坦福大学机器学习mkv视频

2014年斯坦福大学机器学习视频,包含课程源代码,讲义,教程和笔记

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机器学习个人笔记完整版

斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程

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coursera吴恩达机器学习2014讲义ppt(云盘链接)

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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吴恩达2014机器学习课程源代码

本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括: (一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。 (二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。 (三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。

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机器学习课程源代码

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2018年12月最新版机器学习个人笔记完整版

针对斯坦福大学 2014 年机器学习课程视频做的个人笔记

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机器学习笔记5.22

斯坦福大学机器学习课程笔记大全,斯坦福大学 斯坦福大学 斯坦福大学 2014机器学习教程 机器学习教程 机器学习教程 个人 笔记 (V5.22)

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