斯坦福机器学习课程的笔记

斯坦福机器学习课程的PPT。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)。本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(Web 搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。本课程需要10 周共18 节课,相对以前的机器学习视频,这个视频更加清晰,而且每课都有ppt 课件,推荐学习。