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干货！【斯坦福CS229机器学习】中文速查笔记
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干货！【斯坦福CS229机器学习】中文速查笔记
公号：Python大数据分析，关注进学习群
斯坦福CS229是一门经典的机器学习课程，算是机器学习领域的明星课，相信不少人在B站上看过这门课的视频。
这门课主要介绍了机器学习和统计模式识别。
内容包括：
- 监督学习（生成/鉴别学习，参数/非参数学习，神经网络，支持向量机）；
- 无监督学习（聚类，降维，核方法）；
- 学习理论（偏见/方差权衡，VC理论）；
- 强化学习和自适应控制；
- 还有对机器学习最新应用的讨论，例如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别以及文本和Web数据处理。
由于最近在学CS229，就去找了下课件资料，发现Github上很早就开源了课件笔记，图文形式，非常清晰。
该笔记整理了CS229所有重要的概念和技巧，主题包括六大块：监督学习、无监督学习、深度学习、机器学习技巧、概率和统计、线代微积分等，适合有点基础再看。
Github主页：https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
如果Github比较慢，我之前下载了PDF和高清图片，中、英版都有，大家可以去看下
监督学习
无监督学习
深度学习
机器学习技巧
概率和统计
线性代数和微积分
发布于 10 小时前
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