教师:Andrew Ng<wbr></wbr>
http://see.stanford.edu/see/courseinfo.aspx?coll=348ca38a-3a6d-4052-937d-cb017338d7b1
http://www.stanford.edu/class/cs229/materials.html
Lecture notes 1 (ps)(pdf) Supervised Learning, Discriminative AlgorithmsLecture notes 2 (ps)(pdf) Generative AlgorithmsLecture notes 3 (ps)(pdf) Support Vector MachinesLecture notes 4 (ps)(pdf) Learning TheoryLecture notes 5 (ps)(pdf) Regularization and Model SelectionLecture notes 6 (ps)(pdf) Online Learning and the Perceptron Algorithm. (optional reading)Lecture notes 7a (ps)(pdf) Unsupervised Learning, k-means clustering.Lecture notes 7b (ps)(pdf) Mixture of GaussiansLecture notes 8 (ps)(pdf) The EM AlgorithmLecture notes 9 (ps)(pdf) Factor AnalysisLecture notes 10 (ps)(pdf) Principal Components AnalysisLecture notes 11 (ps)(pdf) Independent Components AnalysisLecture notes 12 (ps)(pdf) Reinforcement Learning and Control
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