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吴恩达的CS229课程笔记，共12章节，包含word和pdf。比coursera上的《机器学习》课程更加详细~
此文档包含2017年斯坦福大学最新计算机视觉课的讲义，李飞飞讲的
这是斯坦福大学机器学习课程cs229原始讲义，AndrewNg教授主讲。该讲义是PDF格式。涵盖了机器学习的主要算法：线性回归、logistic回归、一般回归、k-means、SVM、EM等。
stanford大学的matlab压缩感知工具箱sparseLab。安装方法看附带文档关于压缩感知信号重构的matlab程序工具箱(Toolboxoncompressedperceptionoft
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
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斯坦福开源心跳 该存储库将显示斯坦福大学的开源心跳界面。 查找用户的位置查询为Stanford以及已知组织的自定义列表。 如何将自己添加到存储库? 如果无法通过查询找到您,则可以将用户名添加到文件。
本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习,你也将实现多个功能学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。
斯坦福大学概率图模型的讲义，以及笔者自行整理的部分note
斯坦福大学机器学习课程原始讲义
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