资源简介
吴恩达机器学习课件(终极版)
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目录 0 2018-01-30 02:35 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\
文件 910 2016-01-06 17:25 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\请先查看该说明.txt
文件 775411 2016-01-06 17:25 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(8)EM算法.pdf
文件 447432 2016-01-06 17:25 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(7)混合高斯模型和EM算法.pdf
文件 545546 2016-01-06 17:25 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(6)K-means聚类算法.pdf
文件 916496 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(5)规则化和模型选择.pdf
文件 1200888 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(4)支持向量机SVM(下).pdf
文件 898926 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(3)支持向量机SVM(上).pdf
文件 1093830 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf
文件 862770 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf
目录 0 2018-01-30 02:35 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\
文件 910 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\请先查看该说明.txt
文件 543505 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(9)在线学习.pdf
文件 285776 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(16)偏最小二乘法回归.pdf
文件 984613 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(15)典型关联分析.pdf
文件 921577 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(14)增强学习.pdf
文件 975603 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(13)因子分析.pdf
文件 940102 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(12)线性判别分析.pdf
文件 927419 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(11)独立成分分析.pdf
文件 1798968 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(10)主成分分析.pdf
目录 0 2018-01-30 02:35 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\
文件 90132 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\Sequential_Minimal_Optimization_A_Fast_Algorithm_for_Training_Support_Vector_Machine.pdf
文件 320993 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\ML-advice.pdf
文件 151039 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-prob.pdf
文件 83106 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes9.pdf
文件 83133 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes8.pdf
文件 55179 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes7b.pdf
文件 271020 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes7a.pdf
文件 52070 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes6.pdf
文件 88707 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes5.pdf
文件 111349 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes4.pdf
............此处省略32个文件信息
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文件 545546 2016-01-06 17:25 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(6)K-means聚类算法.pdf
文件 916496 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(5)规则化和模型选择.pdf
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文件 898926 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(3)支持向量机SVM(上).pdf
文件 1093830 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf
文件 862770 2016-01-06 17:49 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)\(1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf
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文件 543505 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(9)在线学习.pdf
文件 285776 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(16)偏最小二乘法回归.pdf
文件 984613 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(15)典型关联分析.pdf
文件 921577 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(14)增强学习.pdf
文件 975603 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(13)因子分析.pdf
文件 940102 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(12)线性判别分析.pdf
文件 927419 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(11)独立成分分析.pdf
文件 1798968 2016-01-06 17:43 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)\(10)主成分分析.pdf
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文件 90132 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\Sequential_Minimal_Optimization_A_Fast_Algorithm_for_Training_Support_Vector_Machine.pdf
文件 320993 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\ML-advice.pdf
文件 151039 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-prob.pdf
文件 83106 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes9.pdf
文件 83133 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes8.pdf
文件 55179 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes7b.pdf
文件 271020 2016-01-07 03:09 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes7a.pdf
文件 52070 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes6.pdf
文件 88707 2016-01-06 17:56 斯坦福大学机器学习课程原始讲义\cs229-notes5.pdf
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