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目录 局部加权回归（Locally weighted regression） 分类 感知器 牛顿方法 广义线性模型（Generalized Linear Model） ... 首先，我们先来讨论一下欠拟合（underfitting）和过拟合（overfitting）问题。...
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斯坦福大学机器学习笔记，吴恩达Andrew Ng著名课程, CS229。
A Chinese Translation of Stanford CS229 notes 斯坦福机器学习CS229课程讲义的中文翻译
吴恩达机器学习CS229讲义译文，里面收集整理了吴恩达教授的在线课程CS229的讲义译文和一些对应课时的笔记
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2021年冬季斯坦福大学Stanford CS224W《图机器学习Machine Learning with Graphs》课程全部PPT，从官网下载的，有缘人自取，不需要积分就可以下载，欢迎大家下载。这位大佬的视频b站有相关的视频，感兴趣的可以去...
斯坦福大学cs229机器学习所有课程原始讲义合集，包括基础知识，线性代数等复习知识，还有problem set.
机器学习理论 无监督学习 增强学习 机器学习：使计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 监督学习（supervised learning） 问题引入 根据...
黄海广翻译，简略全面，推荐。
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吴恩达老师在斯坦福大学机器学习的中文学习笔记。
机器学习课程资料
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Stanford-CS229-机器学习-2018年秋季由Andrew Ng教授的斯坦福大学CS229课程是全球最受欢迎的机器学习课程。 它概述了有监督，无监督和强化学习的技术，以及计算学习理论的一些结果。 我将完成在线版本并在此存储库中...
机器学习用于太阳能预测由斯坦福大学的研究生Adele Kuzmiakova，Gael Colas和Alex McKeehan撰写。 此存储库包含2017年秋季季度CS229班级使用的所有项目文件。可从课程网站或上获得课程注释。 目标：使用天气特征和...
这是斯坦福大学机器学习课程cs229原始讲义，Andrew Ng教授主讲。该讲义是PDF格式。涵盖了机器学习的主要算法：线性回归、logistic回归、一般回归、k-means、SVM、EM等。
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AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NL Machine-Learning 等经典的案例文档说明 数学基础知识： 矩阵微积分 机器学习的数学基础 CS229线性代数与概率论...
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