课件机器学习

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机器学习

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1Lecture Notes
----Sequential_Minimal_Optimization_A_Fast_Algorithm_for_Training_Support_Vector_Machine.pdf(88KB)
----cs229-notes4-Learning Theory.pdf(110KB)
----cs229-notes7b-Mixture of Gaussians.pdf(51KB)
----cs229-notes8-The EM Algorithm.pdf(80KB)
----cs229-notes7a-Unsupervised Learning, k-means clustering..pdf(265KB)
----cs229-notes2-Generative Algorithms.pdf(860KB)
----cs229-notes9-Factor Analysis.pdf(83KB)
----cs229-notes6-Online Learning and the Perceptron Algorithm. (optional reading).pdf(51KB)
----CS229-DeepLearning.pdf(25.56MB)
----cs229-notes11-Independent Components Analysis.pdf(76KB)
----cs229-notes10-Principal Components Analysis.pdf(70KB)
----cs229-notes3-Support Vector Machines.pdf(187KB)
----ML-advice.pdf(313KB)
----cs229-notes12-Reinforcement Learning and Control.pdf(167KB)
----cs229-notes1-Supervised Learning, Discriminative Algorithms.pdf(228KB)
----cs229-notes5-Regularization and Model Selection.pdf(87KB)
3problem set
----ps1sol.pdf(164KB)
----ps3.pdf(127KB)
----q1x.dat(3KB)
----midterm-2010-solutions.pdf(170KB)
----ps3sol.pdf(179KB)
----q2x.dat(2KB)
----ps2.pdf(125KB)
----ps4.pdf(213KB)
----q1y.dat(2KB)
----q2y.dat(2KB)
----ps2sol.pdf(137KB)
----practice-midterm-2010.pdf(137KB)
----ps1.pdf(185KB)
2Section Notes
----cs229-8-More on Multivariate Gaussians.pdf(117KB)
----cs229-4-Convex Optimization Overview(I).pdf(165KB)
----cs229-2-Review of Probability Theory(I).pdf(286KB)
----Files for the Matlab tutorial()
--------logistic_grad_ascent.m(529B)
--------matlab_session.m(4KB)
--------sigmoid.m(53B)
----cs229-9-Gaussian processes.pdf(160KB)
----cs229-7-The Multivariate Gaussian Distribution.pdf(335KB)
----cs229-5-Convex Optimization Overview(II).pdf(199KB)
----cs229-6-Hidden Markov Models Fundamentals.pdf(198KB)
----cs229-1-Linear Algebra Review and Reference.pdf(199KB)

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