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cs229d 斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版。希望对大家有帮助

这里面的内容是在2011年上半年学习斯坦福大学《机器学习》课程的个人学习笔记，内容主要来自Andrew Ng教授的讲义和学习视频。 另外也包含来自其他论文和其他学校讲义的一些内容。每章内容主要按照个人学习时的思路总结得到。 由于是个人笔记，里面表述错误、公式错误、理解错误、笔误都会存在。更重要的是我是初学者，千万不要认为里面的思路都正确。 如果有疑问的地方，请第一时间参考Andrew Ng教授的讲义原文和视频，再有疑问的地方可以找一些大牛问问。

【第1讲】 机器学习的动机与应用 【第2讲】 监督学习应用-线性回归 【第3讲】 线性回归的概率解释、局部加权回归、逻辑回归 【第4讲】 牛顿法、一般线性模型 【第5讲】 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯算法 【第6讲】 事件模型、函数间隔与几何间隔 【第7讲】 最优间隔分类器、拉格朗日对偶、支持向量机 【第8讲】 核方法、序列最小优化算法 【第9讲】 经验风险最小化 【第10讲】 交叉验证、特征选择 【第11讲】 贝叶斯统计、机器学习应用建议 【第12讲】 $k$-means算法、高斯混合模型及最大期望算法 【第13讲】 最大期望算法及其应用、因子分析模型 【第14讲】 因子分析的EM算法、主成分分析 【第15讲】 PCA的奇异值分解、独立成分分析 【第16讲】 马尔可夫决策过程 【第17讲】 解连续状态的MDP 【第18讲】 线性二次调节 【第19讲】 微分动态规划及线性二次型高斯 【第20讲】 策略搜索算法

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (1-4) 深层神经网络--作业（可执行源码）

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ML_FinalProject 2014 NTU BIME 机器学习课程期末项目。 使用 PCA 和 SVM 训练和预测字符图像 （使用 opencv 3.0 aplha）

该课件为中科院一位仁兄在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程时候所做的学习笔记，非常好，吴老师上课略过的一些内容笔记都详细给出，并且还做了适当补充。强烈推荐。

吴恩达在coursera上免费的斯坦福deep learning课程的同步资料，包含完整的matlab代码与PDF文档说明

机器学习课程-温州大学 本学期我给研究生上机器学习课程，我把课件分享下，后续陆续更新。 如果有老师需要ppt原版文件，请联系我： （邮件情报，请告知姓名，学校，我都会回复。） 黄海广 目录说明 ppt：课程的课件 代码：课程的代码（Jupyter notebook格式） 视频：课程的视频