斯坦福机器学习英文笔记

斯坦福大学 机器学习 博客笔记整理 完整版 Andrew Ng 向大神致敬 向博主致敬

斯坦福大学机器学习公开课笔记，希望对学习的小伙伴有帮助

Stanford University Machine Study Notes (Chinese version)

【第1讲】 机器学习的动机与应用 【第2讲】 监督学习应用-线性回归 【第3讲】 线性回归的概率解释、局部加权回归、逻辑回归 【第4讲】 牛顿法、一般线性模型 【第5讲】 生成学习算法、高斯判别分析、

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能

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吴恩达斯坦福机器学习公开课笔记！！！最好的机器学习入门课！完全照着公开课视频所做的完整笔记！有这篇文档完全可以不看视频！节省时间~

机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能 找到的关于斯坦福大学的相关资料!!! 本人正在学习中!!

Coursera斯坦福大学《机器学习》学习笔记中文版很符合学习者学习

这里面的内容是我在2011年上半年学习斯坦福大学《机器学习》课程的个人学习笔记，内容主要来自Andrew Ng教授的讲义和学习视频。 另外也包含来自其他论文和其他学校讲义的一些内容。每章内容主要按照个