伯克利大学机器学习课件
该课件不是Cousera上的，是伯克利自己的CS课，由大名鼎鼎的Michale Jordan教授主持，多位老师来授课，虽然没有视频，但是课件还是挺详细的，值得一读！
文件列表
伯克利大学机器学习(Practical Machine Learning).rar
(预估有个14文件)
伯克利大学机器学习(Practical Machine Learning)
2[Sep 3]Regression [Fabian Wauthier].pdf
1.95MB
8[Oct 15]Collaborative Filtering [Lester Mackey].pdf
3MB
4[Sep 17] Clustering [Sriram Sankararaman].pdf
27.04MB
5[Sep 24]Dimensionality reduction [Percy Liang].pdf
5.8MB
10[Oct 29]Reinforcement learning [Peter Bodik].pdf
594KB
1[Aug 27]Tutorial [Ariel Kleiner].pdf
154KB
13[Nov 19]Bayesian nonparametric methods (Dirichlet processes) [Kurt Miller].pdf
3.25MB
12[Nov 12]Time series&sequential hypothesis testing&anomaly detection[Alex Shyr].pdf
1.13MB
7[Oct 8]Hidden Markov models& graphical models [Alex Simma].pdf
3.73MB
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