斯坦福机器学习课程汇总

前言

首先感谢吴恩达建立Coursera这样一个优秀的在线学习平台，以及他发布在这个平台上的机器学习课程。

这门课程将整个机器学习领域的基础知识，用浅显易懂的方式，深入浅出的进行了介绍。使得一个拥有高中数学知识的学生也能听得明白。

如果你想要涉足机器学习、人工智能领域，或者对这一领域有浓厚的兴趣想要深入了解，那么你会发现很多机器学习入门课程推荐的资料中，都有吴恩达老师的这一系列课程。甚至在大多数资料中，都把这门课放在了首选的位置上。

因此，我把吴恩达老师的课程整理成了MarkDown的格式，方便查阅学习。以下是具体章节的目录，其中每篇文章都有对应的视频连接地址：

北美18名校的数据挖掘及机器学习课程汇总

http://www.quora.com/What-is-data-science 数据科学是什么? http://www.quora.com/How-do-I-become-a-data-scientist 我怎样才能成为一个数据科学家? http://www.quora.com/Data-Science/How-does-data-science-differ-from-traditional-statistical-analysis 科学数据是如何从传统的统计分析不同吗? 课程 ht

斯坦福机器学习课程笔记

模型(如何模拟)---策略(风险函数)--算法(最优化方法) 第一节: 机器学习的基本概念和分类第二节: 线性回归,最小二乘批梯度下降(bgd)和随机梯度下降(sgd) 第三节: 过拟合,欠拟合非参数学习算法:局部加权回归概率角度解释线性回归.极大似然估计(mlp) 分类:逻辑回归

斯坦福大学机器学习课程原始讲义(含公开课视频) （转载）

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 斯坦福大学机器学习课程原始讲义本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义,为Andrew Ng 所讲,共计20个PDF,基本涵盖了机器学习中一些重要的模型.算法.概念,此次一并压缩上传分享给大家,朋友们可以直接点击右边下载:斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip. 斯坦福大学机器学习公开课视频与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频: 1. 网易翻译的公开课视频:http://v.1

斯坦福CS229机器学习课程笔记一：线性回归与梯度下降算法

应该是去年的这个时候,我开始接触机器学习的相关知识,当时的入门书籍是<数据挖掘导论>.囫囵吞枣般看完了各个知名的分类器:决策树.朴素贝叶斯.SVM.神经网络.随机森林等等:另外较为认真地复习了统计学,学习了线性回归,也得以通过orange.spss.R做一些分类预测工作.可是对外说自己是搞机器学习的还是不太自信,毕竟和科班出身的各位大牛相比自己对这些模型.算法的理解只能算是“知其然而不知其所以然”,用起来总感觉哪里不对劲. 因此,去年早早地就把网易公开课上Andrew大神的斯坦福CS229课程

斯坦福机器学习公开课学习笔记(1)—机器学习的动机与应用

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景斯坦福机器学习公开课差不多是网上能找到的最好的机器学习入门课程了.现在一共有20节课放到网络上,博主是在网易公开课学的,那里的视频有中文字幕然后课件也很全. (地址:http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html) 主讲师Andrew Ng(已经被百度诏安了)是华裔科学家,看他的课特别有亲切感.感觉他们的课跟国内老师的课区别还是挺大的

【转】机器学习资料汇总

想做机器学习,推荐下面资料: C++计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go自然语言处理 go-porterstemmer—

cs229 斯坦福机器学习笔记（一）

前言说到机器学习,很多人推荐的学习资料就是斯坦福Andrew Ng的cs229,有相关的视频和讲义.不过好的资料 != 好入门的资料,Andrew Ng在coursera有另外一个机器学习课程,更适合入门.课程有video,review questions和programing exercises,视频虽然没有中文字幕,不过看演示的讲义还是很好理解的(如果当初大学里的课有这么好,我也不至于毕业后成为文盲..).最重要的就是里面的programing exercises,得理解透才完成得来的,毕

机器学习资源汇总

SATRT:斯坦福大学机器学习公开课视频.讲义.笔记等. http://mooc.guokr.com/note/16274/ 1.斯坦福大学机器学习公开课: http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 2.机器学习资料汇总: http://blog.coursegraph.com/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E6%B1%

Andrew Ng机器学习课程笔记（五）之应用机器学习的建议

Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之应用机器学习的建议版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮

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