斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版，就是Andrew en的那个课程的笔记
标签： 斯坦福机器学习 笔记
上传时间： 2015-07-14
上传用户：eewormpapa
斯坦福大学机器学习英文讲义，Andrew ng 大神所写。
标签： 机器学习
上传时间： 2015-11-23
上传用户：384670111
机器学习个人笔记完整版，中文，吴文达机器学习
标签： 机器学习
上传时间： 2019-06-11
上传用户：qq274983722
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（W eb 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 1 0 周 共 1 8 节 课，
上传时间： 2017-07-28
上传用户：xiaoyuerer
台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。在此，笔者将把这门课的所有视频、笔记、书籍等详细资料分享给大家。
标签： 机器学习
上传时间： 2022-05-04
上传用户：
斯坦福大学-深度学习基础教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 说明：本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能 学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果 你不熟悉这些想法，我们建议你去这里 机器学习课程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。 稀疏自编码器 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 稀疏自编码器符号一览表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化编程实现 矢量化编程 逻辑回归的向量化实现样例 神经网络向量化 Exercise:Vectorization
标签： 深度学习
上传时间： 2022-03-27
上传用户：kingwide
机器学习课件 PPT版
标签： 机器学习
上传时间： 2013-07-19
上传用户：eeworm
专辑类-机器人相关专辑-51册-805M 机器学习课件-6.0M-PPT版.zip
上传时间： 2013-05-21
上传用户：xyipie
机器学习的ppt文稿
标签： 机器学习
上传时间： 2013-12-27
上传用户：yzy6007
机器学习ppt，给出一个概貌，适合初学者！
标签： 机器学习
上传时间： 2014-01-15
上传用户：aeiouetla
