斯坦福大学机器学习视频资源下载

最新推荐文章于 2025-06-05 16:25:36 发布
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本文汇总了多个知名讲师的机器学习课程资源，包括吴恩达的机器学习与深度学习、徐亦达的机器学习课程及自然语言处理NLP等，提供了丰富的学习资料链接与密码，适合初学者和进阶者深入学习。

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python爬虫（kaggle案例实战课程）
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密码：hi46
吴恩达-机器学习-网易云课堂
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吴恩达-深度学习
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徐亦达-机器学习
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自然语言处理NLP&机器学习导论（中科院宗成庆&哈工大关毅&上交大张志华）
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斯坦福大学公开课 《机器学习课程》带中英字幕下载链接
04-26
斯坦福大学公开课 《机器学习课程》带中英字幕下载链接
斯坦福机器学习讲义(全)Stanford-Machine-Leaning.pdf
06-15
斯坦福机器学习讲义
斯坦福大学机器学习免费视频
my_program_world的博客
04-20 683
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斯坦福机器学习公开课重要概念笔记汇总（中文版）
最新发布
weixin_32251525的博客
06-05 346
混合高斯模型（GMM）是一种统计模型，它可以看作是由多个单变量高斯分布混合而成的概率模型。在GMM中，数据点被假设为来自这些高斯分布中的一个，每个高斯分布都有自己的均值（mean）、标准差（variance）和混合系数（mixture coefficient），这些参数共同定义了GMM。因子分析是一种统计方法，旨在研究变量之间的内在关系，即发现较少的不可观测变量（因子）来解释原有大量观测变量间的相关性。通过因子分析，可以将多维数据降至低维，同时保留数据的大部分信息，这对于数据结构的识别具有重要意义。
Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大学机器学习笔记--第一周（5.线性回归的梯度下降）
MLjoy的博客
09-13 3937
本博客内容来自Coursera上Andrew Ng老师的机器学习课程的。其实一开始在上课的时候我就在本子上做过一遍笔记，这次在博客上再做一遍是对课程的复习巩固，加深印象。--这篇博客的主要内容是介绍了线性回归的梯度下降。
2014斯坦福大学机器学习mkv视频
05-03
斯坦福大学老师的机器学习课程，讲的很细致，基本上算是机器学习学习的圣经课程，本人也是在网上找的用PPTV可以带字幕
斯坦福大学机器学习视频资源下载-附件资源
03-05
斯坦福大学机器学习视频资源下载-附件资源
斯坦福大学机器学习视频
01-14
斯坦福大学机器学习视频，包括完整的视频，PPT，教学源码，课程笔记，每张节的PDF。
斯坦福大学－机器学习（Andrew Ng）
ChunleGao博客
06-29 654
学无止境，先从基础开始吧！　－2017.06.29 乐
斯坦福大学机器学习cs231n-master
01-21
斯坦福课程,有助于学习深度学习代码和知识.
斯坦福大学的机器学习课程，浓缩成6张速查表
R语言中文社区
06-04 858
一位斯坦福的毕业生Shervine Amidi为大家总结整理了关于CS229课程的6张知识点速查表，让我们一起来看一下！1、监督式学习2、非监督式学习3、深度学习4、技巧...
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版
10-17
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版。页面清晰，内容详实。是机器学习入门的好教材。
斯坦福大学吴恩达机器学习课程(学习笔记和原始讲义)高清完整版PPT
01-06
该课件为中科院一位仁兄在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程时候所做的学习笔记，非常好，吴老师上课略过的一些内容笔记都详细给出，并且还做了适当补充。强烈推荐。
斯坦福大学机器学习个人笔记完整版v5.32-A4打印版
11-08
本笔记是针对斯坦福大学2014年机器学习课程 视频做的个人笔记，作者：黄海广
斯坦福大学机器学习所有问题及答案合集
12-22
斯坦福大学机器学习课程中的所有问题及其答案合集，值得注意
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。
斯坦福大学的机器学习视频
weixin_33850890的博客
02-09 91
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
斯坦福大学吴恩达 机器学习视频2014年
qq_42536604的博客
07-15 452
在去吴恩达老师机器学习的官网时，网速实在捉急，特此帮助各位希望看全部视频的朋友。 话不多说，百度网盘 链接：https://pan.baidu.com/s/10ToZPwZMkSLjNevy6K0Bug 提取码：c3ex 喜欢的话点个赞。 ...
斯坦福大学《机器学习》笔记
alva_bobo的博客
08-14 530
[第1集] 机器学习的动机与应用  [第2集] 监督学习应用.梯度下降  [第3集] 欠拟合与过拟合的概念  第一集，比较基础，没听。 [第2集] 监督学习应用.梯度下降  梯度下降（对所有样本求一遍偏导） 随机梯度下降（从样本集合里，随机选取一个样本，求偏导） 最小二乘算法推导
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