机器学习笔记 Bishop版PAML

本压缩包内还有 机器学习个人笔记完整版.pdf 和 Deeplearning深度学习笔记v5.43.docx 这些是黄海广博士和其他人员共同对吴恩达老师讲授的机器学习和深度学习课程进行整理后形成的个人

本文分享了笔者在学习机器学习过程中整理的一些个人笔记和PPT资料，内容涵盖机器学习算法、数据预处理、神经网络等方面，供大家参考和学习。欢迎感兴趣的同学一起交流学习。

机器学习（Machine Learning）是一种人工智能（AI）的分支领域，专注于计算机系统如何通过数据自动学习和改进，从而能够在任务中进行智能决策，无需明确的编程指令。该学习笔记文件包含了关于机器

机器学习包括多种算法，用于解决不同类型的问题。下面列举了一些常见的机器学习算法：监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法以及深度学习算法如神经网络。无监

主要是机器学习和数据挖掘的笔记整理,供大家参考。

针对吴恩达老师的机器学习和深度学习课程视频做的笔记,主编是黄海广,其中机器学习笔记为5.4版,最后修改于2019年3月9号;深度学习笔记为5.6版,最后修改于2019年3月9号;

本文是针对吴恩达老师机器学习教程中文笔记的完整版，内容详实

PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作，出版于2007年。该书作者 Christpher M. Bishop 是模式识别和机器学习领域的大家。PRML深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和

Bishop 的经典教材 PRML：pattern recognition and machine learning.

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