斯坦福大学机器学习课笔记-个人珍藏版

wendao · 发表于 2018-8-6 10:27:45

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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。

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万里浮云 · 发表于 2018-8-7 08:59:55

好东西，看看

yystzp · 发表于 2018-8-7 09:44:17

sunf · 发表于 2018-8-9 14:44:33

看看！！！！！

clcfl · 发表于 2018-8-9 21:17:19

xiexie gx

Franklin · 发表于 2018-8-10 10:02:17

应该是好东西，学习一下，谢谢

哆啦 · 发表于 2018-8-28 14:33:38

多谢楼主分享

gcefsp · 发表于 2018-8-30 02:16:15

学习是解决寂寞的良药

sniper · 发表于 2018-9-2 23:39:59

tjc · 发表于 2018-9-5 21:09:45

赞赞赞赞赞赞赞

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