机器学习入门的绝佳材料:斯坦福大学机器学习课程原始讲义(含公开课视频)
- 斯坦福大学机器学习课程原始讲义
本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义,为 Andrew Ng 所讲,共计20个PDF,基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念,此次一并压缩上传分享给大家,朋友们可以直接点击右边下载: 斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip 。
- 斯坦福大学机器学习公开课视频
与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频:
可以说,这套讲义 + 视频的机器学习材料,不一定是最好的机器学习材料,但一定是绝佳的机器学习的入门材料。
- 斯坦福机器学习课程笔记
去年6月初,blog内写过一篇SVM的文章 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 ,当时自觉可以了,然最近两天看一朋友做作的斯坦福大学机器学习课程笔记之后,让自己对核函数的本质及SMO算法的理解更进一层,豁然开朗。上述此套斯坦福大学机器学习课程原始讲义+公开课,的确是绝佳的机器学习的入门材料。
原文: http://www.51weixue.com/forum.php?mod=viewthread&tid=307&page=1#pid1935
后续,我将主要根据上述这个讲义 + 公开课视频,并参考相关资料,做一系列机器学习课程笔记,发布在本论坛上,欢迎大家届时一同学习,讨论。【ZZ】机器学习入门的绝佳材料:斯坦福大学机器学习课程原始讲义(含公开课视频)
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