斯坦福大学机器学习课程资料-吴恩达老师主讲（2008版）

吴恩达老师于08年在斯坦福大学开办的机器学习课程，本站将课程视频、讲义、笔记分享下，这个课程的视频比较模糊，有大量的数学推导，有点难度，建议有一定数学基础的同学学习，初学者请绕道。

吴恩达老师后来推出的coursera版本的机器学习，把数学推导去掉了，并结合大量的实践，适合初学者。我们网上看到的通常是coursera版本。

课程目录：

[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

[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

[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

[第14集] 主成分分析法

[第15集] 奇异值分解

[第16集] 马尔可夫决策过程

[第17集] 离散与维数灾难

[第18集] 线性二次型调节控制

[第19集] 微分动态规划

[第20集] 策略搜索

资料内容截图：

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