斯坦福机器学习原版学习笔记

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

斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版 Andrew Ng 大神公开课笔记 希望对大家机器学习有帮助

本来想设置资源分为0，可是没找到选项，可关注公众号【机器学习研究院】免费索取资源为斯坦福2014机器学习教程中文版(吴恩达)PDF，2017年8月31号最后更新，目前最新版。另外吴恩达的机器学习课程有

基本上吴恩达教授的所有资料都在这里了超级全代码可以看看加深理解注释很全不过是英文的还有公开课的笔记作者黄海广大佬。

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~

斯坦福大学机器学习课程英文原版讲义，课程网址http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

网上的斯坦福讲义和ppt不全，大部分只是讲义，没有ppt，现在上传讲义和ppt全套，都在里面，请仔细查看，内网应该就这里有（当然也有可能我没找到），没有积分的朋友请留言，由于百度网盘现在不能上传，所以