ML: 斯坦福大学公开课 ：机器学习课程

最新推荐文章于 2022-11-06 11:37:29 发布
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本博客分享了在网易公开课上观看斯坦福大学机器学习课程的全集，配有中英文字幕。同时提供了JerryLead的详细学习笔记和讲义原稿下载链接，感谢AndrewNg、JerryLead、翻译者和网易平台。
【斯坦福公开课-机器学习】1.机器学习的动机和应用（吴恩达 Andrew Ng）
Wu_Being 的优快云 博客
05-19 1063
0三个目标 0先修课程要求 基本工具 基本资源 1-网址 2-邮箱 3-本系列课程链接 1机器学习的定义 1-1非正式定义 1-2正式的定义 2监督学习Supervised Learning 2-1回归问题连续拟合线预测房子价格 2-2分类问题离散数据恶性和良性肿瘤 3无监督学习Unsupervised Learing 4强化学习Reinforcement Learning 其他更
斯坦福大学公开课机器学习课程（Andrew Ng）五生成学习算法
一路前行
07-16 3105
课程概要： 1.生成学习算法（Generative learning algorithm） 2.高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis） 3.GDA与logistic模型的联系 4.朴素贝叶斯（Naive Bayes） 5.拉普拉斯平滑（Laplace smoothing） 一、生成学习算法 两种学习算法的定
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
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07-03 1万+
共20讲 在网易公开课上有视频全集，难能可贵的是配带中英文字幕  斯坦福大学公开课 ：机器学习课程 在JerryLead的blog中可以下到他的学习笔记以及讲义原稿。 感谢Andrew Ng, 感谢JerryLead，感谢翻译者，感谢网易！
斯坦福 机器学习课程汇总
肖朋伟
12-27 4234
斯坦福机器学习课程汇总 前言首先感谢吴恩达建立Coursera这样一个优秀的在线学习平台，以及他发布在这个平台上的机器学习课程。 这门课程将整个机器学习领域的基础知识，用浅显易懂的方式，深入浅出的进行了介绍。使得一个拥有高中数学知识的学生也能听得明白。 如果你想要涉足机器学习、人工智能领域，或者对这一领域有浓厚的兴趣想要深入了解，那么你会发现很多机器学习入门课程推荐的资料中，都有吴恩达老师的这一...
全球名校AI课程库（4）| Stanford斯坦福 · 机器学习课程『Machine Learning』
ShowMeAI研究中心
11-06 1万+
吴恩达与其他几位斯坦福教授主讲，对机器学习和统计模式识别提供了广泛介绍，是机器学习领域里门非常重要的高质量课程，也是许多人进入AI领域的基石。
斯坦福ML公开课：机器学习中文笔记精粹
斯坦福大学的CS229课程是机器学习领域内极具影响力的一门课程，由Andrew Ng教授主讲。CS229是“机器学习”的缩写，这门课程广泛覆盖了机器学习领域的基础和高级主题，包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化...
斯坦福大学机器学习公开课CS229中文笔记
03-28
本资源是2008年Andrew Ng斯坦福机器学习公开课ML中文笔记的pdf版。 原作者blog地址：http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx。资源中包含1-15的课程内容。 感谢原作者的贡献。
斯坦福ML公开课笔记_中文版
12-16
本资源是关于斯坦福大学机器学习（Machine Learning）公开课的中文笔记，由著名华人学者吴恩达（Andrew Ng）教授主讲。吴恩达是深度学习领域的先驱，他的这门公开课在全球范围内广受欢迎，为无数人打开了机器学习的...
斯坦福机器学习公开课讲义+个人笔记
06-27
包括coursera上面斯坦福机器学习公开课讲义pdf,ppt，还有自己总结的学习笔记，可以参看我的博客：http://blog.youkuaiyun.com/jj12345jj198999
斯坦福ML公开课笔记91
08-03
在本文中，我们将探讨的是斯坦福大学机器学习（ML）公开课笔记第91节的内容，主要涉及学习理论的一些核心概念，包括偏差/方差、经验风险最小化（ERM）、联合界（Union Bound）以及一致收敛（Uniform Convergence）。...
斯坦福大学 机器学习公开课讲义
05-16
斯坦福大学 机器学习讲义 有详细的公式推导过程 和使用的案例
斯坦福大学公开课：机器学习的讲义
03-02
斯坦福大学公开课：机器学习的讲义，收纳了下载整理后的所有内容，方便大家使用,这是上篇，还有下篇
斯坦福大学机器学习公开课讲义资料
11-24
斯坦福大学机器学习公开课讲义资料，资料中涵盖了讲义以及其他资源，已经上传到了百度网盘，可以从百度网盘中下载。
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程课件讲义学习笔记（高清最全讲义+课件+学习笔记）
09-04
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程。课件+原版讲义+学习笔记（全高清，最全！）
斯坦福大学机器学习课程讲义
11-07
机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科。最近二十年，机器学习为我们带来了自动驾驶汽车、实用的语音识别、高效的网络搜索，让我们对人类基因的解读能力大大提高。当今机器学习技术已经非常普遍，您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次。许多研究者还认为机器学习是人工智能（AI）取得进展的最有效途径。在本课程中，您将学习最高效的机器学习技术，了解如何使用这些技术，并自己动手实践这些技术。更重要的是，您将不仅将学习理论知识，还将学习如何实践，如何快速使用强大的技术来解决新问题。最后，您将了解在硅谷企业如何在机器学习和AI领域进行创新。 本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii) 无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii) 机器学习实例（偏见/方差理论；机器学习和AI领域的创新）。课程将引用很多案例和应用，您还需要学习如何在不同领域应用学习算法，例如智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。
Andrew Ng机器学习公开课（斯坦福）——1.学习动机与资料整理
我要快、认真和坚守承诺！
03-11 2017
师兄推荐学习机器学习首推课程是：网易的斯坦福大学机器学习公开课：点击打开链接 看了第一节后就止不住的兴奋，从NG一开始提到对机器学习的解释： Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some p
斯坦福机器学习公开课--整理笔记（…
宣小K的博客
09-05 512
一、生成学习方法与判别学习方法 前面学的逻辑回归、最小二乘法等方法，均属于判别学习方法（discriminative learning algorithm，DLA），这类方法的特点在于，直接根据样本数据，得到p(y|x)，或者得到假设hθ(x)，输出为0或者1。而生成学习方法（generative learning algorithm，GLA）则不同，虽然同样是对样本数据进行处理，但它处理后会得...
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