斯坦福大學機器學習課程原始講義 - 免費下載
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資源簡介
本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數據挖掘、統計模式識別的課程。主題包括：
（一）監督學習（參數/
非參數算法，支持向量機，核函數，神經網絡）。（二）無監督學習
（聚類，降維，推薦系統，深入學習推薦）。（三）在機器學習的最佳實踐（偏差/
方差理
論；在機器學習和人工智能創新過程）。本課程還將使用大量的案例研究，您還將學習如何
運用學習算法構建智能機器人（感知，控制），文本的理解（W
eb 搜
索，反垃圾郵件），計
算機視覺，醫療信息，音頻，數據挖掘，和其他領域。
本課程需要 1
0 周
共 1
8 節
課，
（一）監督學習（參數/
非參數算法，支持向量機，核函數，神經網絡）。（二）無監督學習
（聚類，降維，推薦系統，深入學習推薦）。（三）在機器學習的最佳實踐（偏差/
方差理
論；在機器學習和人工智能創新過程）。本課程還將使用大量的案例研究，您還將學習如何
運用學習算法構建智能機器人（感知，控制），文本的理解（W
eb 搜
索，反垃圾郵件），計
算機視覺，醫療信息，音頻，數據挖掘，和其他領域。
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資源說明
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