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这是斯坦福大学公开课的笔记,机器学习的同学可以看一下,还是非常不错的。-This is the Stanford University open class notes, machine learning students can look at, or very good.
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斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)/
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
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
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
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
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
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
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)/(8)EM算法.pdf
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)/
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
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
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)/(13)因子分析.pdf
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)/(14)增强学习.pdf
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
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)/(9)在线学习.pdf
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
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
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
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
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
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
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
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)/(8)EM算法.pdf
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)/
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
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
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)/(13)因子分析.pdf
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)/(14)增强学习.pdf
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
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
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(下)/(9)在线学习.pdf
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
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