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我也要
下面是这段时间学习机器学习时下载的一些视频学习资料，斯坦福这套机器学习公开课是其中相当牛X的一个。
公开课的教授Andrew Ng不得不提，能够把很抽象的机器学习过程讲得很清楚，小弟看了这套公开课资料表示那真叫一个受益匪浅啊。斯坦福大学-机器学习公开课课件.rar
斯坦福大学的机器学习公开课课件 Lecture notes 1 (ps) (pdf) Supervised Learning, Discriminative Algorithms Lecture notes 2 (ps) (pdf) Generative Algorithms Lecture notes 3 (ps) (pdf) Support Vector Machines Lecture notes 4 (ps) (pdf) Learning Theory Lecture notes 5 (ps) (pdf) Regularization and Model Selection Lecture notes 6 (ps) (pdf) Online Learning and the Perceptron Algorithm. (optional reading) Lecture notes 7a (ps) (pdf) Unsupervised Learning, k-means clustering. Lecture notes 7b (ps) (pdf) Mixture of Gaussians Lecture notes 8 (ps) (pdf) The EM Algorithm Lecture notes 9 (ps) (pdf) Factor Analysis Lecture notes 10 (ps) (pdf) Principal Components Analysis Lecture notes 11 (ps) (pdf) Independent Components Analysis Lecture notes 12 (ps) (pdf) Reinforcement Learning and Control Section Notes Section notes 1 (pdf) Linear Algebra Review and Reference Section notes 2 (pdf) Probability Theory Review Files for the Matlab tutorial: sigmoid.m, logistic_grad_ascent.m, matlab_session.m Section notes 4 (ps) (pdf) Convex Optimization Overview, Part I Section notes 5 (ps) (pdf) Convex Optimization Overview, Part II Section notes 6 (ps) (pdf) Hidden Markov Models Section notes 7 (pdf) The Multivariate Gaussian Distribution Section notes 8 (pdf) More on Gaussian Distribution Section notes 9 (pdf) Gaussian Processes
斯坦福大学公开课机器学习课程（Andrew Ng）十特征选择
课程概述： 1.VC维 2.模型选择 3.特征选择 一、VC维 对于一个模型来说，比如 logistic模型，如果有n 个feature，那么该模型会有 d=n+1个参数。虽然理论上说d个参数的取值都有无穷多个，使得模型集合无限大。但实际上，在计算机的表达中，比如每个参数都以64位Double型表示，那么共需要 64d位来表达这个模型集合，考虑到每个位有 0、1 两种
斯坦福大学机器学习课件
斯坦福大学的机器学习课程课件。一整套，内容详实，全英文原版，值得一看。
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程（Andrew Ng）——5、监督学习：Support Vector Machine，引
1）简单说明 2）再说logistic回归 3）支持向量机的假设表示 4）函数间隔（functional margin）和几何间隔（geometric margin） 4.1）函数间隔 4.2）几何间隔 5）最优间隔分类器（optimal margin classifier） 6）简单总结 1）简单说明 支持向量
斯坦福大学公开课 《机器学习课程》带中英字幕下载链接
斯坦福大学公开课 《机器学习课程》带中英字幕下载链接
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程课件_Andrew Ng
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程课件_Andrew Ng
【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）
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
三维变换矩阵实战——三维点云的旋转、缩放、镜像、错切、平移、正交投影
旋转矩阵：右边矩阵是点云的原始坐标，左边的是旋转矩阵可视化：绕x轴旋转90度。
【斯坦福大学公开课CS224W——图机器学习】三、节点和图嵌入
【斯坦福大学公开课CS224W——图机器学习】三、节点和图嵌入
利用LTspice设计Pt100测温电路
是一种广泛使用的温度传感器，它属于（RTD, Resistance Temperature Detector）的类型，通常用于温度测量。在0°C时，的电阻值为100欧姆，且它的电阻值会随着温度的升高而升高。PT100热电阻温度阻值对应表）因此可以根据这一特性来检测出环境温度。
Cadence IC618与Spectre231安装配置全攻略：License、环境变量与依赖检查
EDA工具部署中，License管理与环境变量隔离是核心难点。FlexLM作为通用授权机制，通过守护进程和端口配置实现工具授权；环境变量则控制工具路径与库加载顺序，避免版本冲突。合理配置可确保IC618与Spectre231稳定运行，提升仿真效率。典型应用场景包括模拟IC设计、高校实验室及企业级EDA环境。本文聚焦Cadence IC618与Spectre231的安装实践，详解License配置、环境隔离及依赖检查，助你快速搭建可靠设计环境。
【亲测免费】 斯坦福大学公开课：机器学习课程课件讲义学习笔记
斯坦福大学公开课：机器学习课程课件讲义学习笔记 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 斯坦福大学公开课《机器学习》课程课件、原版讲义及学习笔记一站式资源，全面助力您深入理解机器学习领域。本资源集全高清、最全内容于一体，是学习机器学习的宝贵资料。 资源内容 课件：涵盖课程全部章节，详细记录了机器学习的重要知识点。 讲义：原版讲义，帮助您从斯坦福大学的角度理解机器学习。 ...
AI自瞄原理剖析(一)屏幕内容循环截取及代码实现
尽管Yolo框架在推理时其实是可以输入不同大小的图片的，但这些作者大多不会去处理图像尺寸的改变，所以目前大部分开源源码主要是以输入320或者640尺寸的图像为主。只要截图的效率足够快，能够满足一秒采集60张图片，也就是稳定的截图速度达到60帧以上，那么就可以实现内存级别的AI锁死自瞄效果。这里强调了截图速度对于最终实现特定自瞄效果的重要性，只有达到这样的速度标准，才能让整个自瞄相关的功能在内存层面有效地运作起来。在实现自瞄功能的情境下，只需要以游戏准星为中心向外的正方形区域图像就够了，没必要进行全屏截取。
机器学习资源合集
主题045：四足机器人的运动仿真
四足机器人（Quadruped Robot）是模仿哺乳动物四肢运动设计的机器人系统，具有优异的地形适应性和运动稳定性。与双足机器人相比，四足机器人在静态和动态稳定性方面具有天然优势，能够在复杂地形（如楼梯、斜坡、碎石地面）上稳定行走，因此在野外探索、救援任务、军事应用等领域具有广阔的应用前景。本教程将介绍四足机器人的运动学建模、步态规划、稳定性分析和控制策略，并通过Python仿真验证相关理论。典型的四足机器人每条腿包含3个关节：常见的腿部构型包括：对于单腿，足部位置 pfoot\mathbf{p}_{fo
【3天快速入门WPF】1-从最简单的xaml开始
首先我们要知道xaml语法中声明即定义，意思就是“见到元素就相当于创建实例”，MainWindow.xaml的主干是一个元素里包含着一个 元素。这段程序就是在定义一个Window类的实例，这个实例的一个组成部分是一个Grid类的实例。
斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的《机器学习》公开课观后感
近日，在网易公开课视频网站上看完了《机器学习》课程视频，现做个学后感，也叫观后感吧。 学习时间 从2013年7月26日星期五开始，在网易公开课视频网站上，观看由斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的计算机系课程（编号CS229）《机器学习》（网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html）（注：最早是在新浪公开课
作物生长模型Oryza V3实战1：为什么要研究它
ORYZAV3是水稻生长模拟模型ORYZA2000的最新升级版本（3.5版），作为作物生长模型，它通过数学方法和计算机技术模拟水稻生长发育过程及其与环境条件的相互作用。主要功能包括：模拟不同条件下的水稻生长和产量形成、评估环境胁迫影响、分析土壤碳氮动态以及进行区域尺度模拟。国内应用广泛，科研机构用于气候变化影响评估、灌溉模式比较等研究，并开展参数敏感性分析和应用培训。使用流程分为六个步骤：确定输入参数（气象、土壤、作物三类）、参数校准、设置模拟环境、运行模型、分析结果（输出50个参数）和计算产量（穗干重×收
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
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！
YOLOv11 改进策略之 Conv 篇：基于 C2fC 与 RepC_SPELAN4 的性能跃迁教程
某工业质检场景中，采用本文改进模块的 YOLOv11 模型，对微小零件缺陷的检测准确率提升 22%；YOLOv10 提出的 C2fC 模块与 RepC_SPELAN4 结构，是针对特征融合与卷积效率的突破性设计，掌握它们，你就能让自己的 YOLOv11 模型在精度与速度的平衡上实现“质的飞跃”。别再让“模型精度不足”成为你的瓶颈——现在就动手修改代码，让你的 YOLOv11 模型在特征提取与检测效率上实现质的飞跃，用技术实力证明你的 AI 研发能力！中的卷积层为 RepC_SPELAN4。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
ML: 斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
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！http://blog.youkuaiyun.com/dcraw/article/details/7712321
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
机器学习入门的绝佳材料：斯坦福大学机器学习课程原始讲义(含公开课视频)
斯坦福大学机器学习课程原始讲义 本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义，为Andrew Ng 所讲，共计20个PDF，基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念，此次一并压缩上传分享给大家，朋友们可以直接点击右边下载：斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip。 斯坦福大学机器学习公开课视频 与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
斯坦福大学机器学习课程原始讲义 + 公开课视频
斯坦福大学机器学习课程原始讲义 + 公开课视频 斯坦福大学机器学习课程原始讲义 本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义，为Andrew Ng 所讲，共计20个PDF，基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念，此次一并压缩上传分享给大家，朋友们可以直接点击右边下载：斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip 。 斯坦福大学机器学习公开课视频
最值得看的十大机器学习公开课
机器学习热潮，人才匮乏十分显著。截至目前，国内开设人工智能（AI）专业的高校不多，相当多的开发者是跨界入门，需要自学大量知识并摸索。因而优质的学习资源至关重要。因此，雷锋网搜集了全世界范围内最受欢迎的机器学习课程，整理成这份“机器学习十大入门公开课”盘点，集中呈现给各位。这份推荐榜颇费心血，综合考虑了难易、侧重点、时效性等诸多因素，希望能帮助大家找到最适合自己的学习资源。这些课程全部免费开放，但...
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