美国斯坦福大学 机器学习课程 全20讲 附讲义+作业+学习笔记 视频教程

冰点也疯狂

课程目录：
7 Y- _) }* o: g) m* |# h& v7 ~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         
: h: {9 _! G/ J% p6 w  o' |2 W第4集 牛顿方法         
第5集 生成学习算法         
第6集 朴素贝叶斯算法         
第7集 最优间隔分类器问题         
第8集 顺序最小优化算法         
& T: r, K- u6 s  P6 w第9集 经验风险最小化         
第10集 特征选择         
第11集 贝叶斯统计正则化         
第12集 K-means算法         
第13集 高斯混合模型         
! M  U. n/ P" z  x! I第14集 主成分分析法         
% l4 Z( }' |2 b. z- ]6 l1 J第15集 奇异值分解         
0 P& Z0 n1 K; r/ p第16集 马尔可夫决策过程         
4 F7 x& y) d( M8 ^  p& j* K第17集 离散与维数灾难         
) Q: T2 S/ W# ~: D第18集 线性二次型调节控制         
: s  K3 a8 b4 s) M第19集 微分动态规划         
第20集 策略搜索

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sudha_nee

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m9128213

超棒的课程！！

杨文帅

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