文件名称：斯坦福大学机器学习公开课最新讲义资料
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更新时间：2020-12-26 09:30:36
机器学习 斯坦福大学 讲义
斯坦福大学机器学习课程主页：http://cs229.stanford.edu/syllabus.html。讲义为最新讲义，同时包含了2008年公开课的全部内容(包含强化学习部分的LDQ、DDP、LDG讲义)，还增加了集成学习深度学习部分。添加了线性代数、最优化、概率论等数学知识。
【文件预览】：
CS229
----ps0.pdf(159KB)
----cs229-notes10.pdf(70KB)
----more_on_gaussians.pdf(117KB)
----cs229-prob.pdf(286KB)
----1412.6572.pdf(1012KB)
----cs229-notes3.pdf(189KB)
----cs229-cvxopt2.pdf(199KB)
----error-analysis.pdf(329KB)
----cs229-notes2.pdf(861KB)
----cs229-notes4.pdf(110KB)
----loss-functions.pdf(69KB)
----cs229-cvxopt.pdf(165KB)
----cs229-notes-backprop.pdf(148KB)
----cs229-notes5.pdf(87KB)
----cs229-linalg.pdf(200KB)
----cs229-notes1.pdf(228KB)
----cs229-notes13.pdf(226KB)
----cs229-notes6.pdf(51KB)
----cs229-notes-deep_learning.pdf(333KB)
----1406.2661.pdf(518KB)
----cs229-notes11.pdf(76KB)
----representer-function.pdf(377KB)
----boosting.pdf(126KB)
----cs229-notes7a.pdf(265KB)
----cs229-hmm.pdf(198KB)
----ML-advice.pdf(313KB)
----evaluation_metrics.pdf(232KB)
----cs229-notes12.pdf(167KB)
----ps1.pdf(130KB)
----cs229-notes8.pdf(80KB)
----Vectorization_Section.pdf(189KB)
----cs229-notes7b.pdf(51KB)
----hoeffding.pdf(85KB)
----cs229-gaussian_processes.pdf(160KB)
----cs229-notes9.pdf(83KB)
----gaussians.pdf(335KB)