文件名称：斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记
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更新时间：2018-10-19 15:27:41
机器学习
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记
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斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记
----机器学习课程学习笔记（下）()
--------(13)因子分析.pdf(953KB)
--------(14)增强学习.pdf(900KB)
--------(15)典型关联分析.pdf(962KB)
--------(10)主成分分析.pdf(1.72MB)
--------(16)偏最小二乘法回归.pdf(279KB)
--------请先查看该说明.txt(910B)
--------(12)线性判别分析.pdf(918KB)
--------(11)独立成分分析.pdf(906KB)
--------(9)在线学习.pdf(531KB)
----机器学习课程学习笔记（上）()
--------(3)支持向量机SVM（上）.pdf(878KB)
--------(2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf(1.04MB)
--------(13)因子分析.pdf(953KB)
--------(7)混合高斯模型和EM算法.pdf(437KB)
--------(14)增强学习.pdf(900KB)
--------(15)典型关联分析.pdf(962KB)
--------(10)主成分分析.pdf(1.72MB)
--------斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记（下）.zip(6.01MB)
--------(16)偏最小二乘法回归.pdf(279KB)
--------请先查看该说明.txt(910B)
--------(12)线性判别分析.pdf(918KB)
--------(1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf(843KB)
--------(8)EM算法.pdf(757KB)
--------(6)K-means聚类算法.pdf(533KB)
--------(11)独立成分分析.pdf(906KB)
--------(5)规则化和模型选择.pdf(895KB)
--------(9)在线学习.pdf(531KB)
--------(4)支持向量机SVM（下）.pdf(1.15MB)