斯坦福机器学习课程的讲义

时间:2021-08-03 17:10:35
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更新时间:2021-08-03 17:10:35

机器学习 讲义

斯坦福机器学习课程的PPT。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(Web 搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。本课程需要10 周共18 节课,相对以前的机器学习视频,这个视频更加清晰,而且每课都有ppt 课件,推荐学习。


【文件预览】:
讲义
----Lecture6.pdf(2.12MB)
----Lecture2.pdf(2.88MB)
----Lecture3.pdf(1.8MB)
----Lecture9.pdf(3.37MB)
----Lecture16.pdf(1.42MB)
----Lecture4.pdf(1.7MB)
----Lecture10.pdf(1.48MB)
----Lecture7.pdf(2.34MB)
----Lecture1.pdf(3.3MB)
----Lecture17.pdf(1.98MB)
----Lecture13.pdf(2.17MB)
----Lecture18.pdf(1.97MB)
----Lecture5.pdf(242KB)
----Lecture15.pdf(3.33MB)
----Lecture14.pdf(1.61MB)
----Lecture8.pdf(4.97MB)
----Lecture12.pdf(2.3MB)
----Lecture11.pdf(498KB)

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