斯坦福大學機器學習課程原始講義(含公開課視頻) （轉載）

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 

• 斯坦福大學機器學習課程原始講義 

    本資源爲斯坦福大學機器學習課程原始講義，爲Andrew Ng 所講，共計20個PDF，基本涵蓋了機器學習中一些重要的模型、算法、概念，這次一併壓縮上傳分享給你們，朋友們能夠直接點擊右邊下載：斯坦福大學機器學習課程原始講義.zip。

 

 

• 斯坦福大學機器學習公開課視頻

      與之配套的則是斯坦福大學的機器學習公開課的視頻：

       1. 網易翻譯的公開課視頻： http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html；

       2. 斯坦福機器學習課程主頁： http://cs229.stanford.edu/materials.html；
      能夠說，這套講義 + 視頻的機器學習材料，不必定是最好的機器學習材料，但必定是絕佳的機器學習的入門材料。

• 斯坦福機器學習課程筆記

     去年6月初，blog內寫過一篇SVM的文章 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837，當時自覺能夠了，然最近兩天看一朋友作做的斯坦福大學機器學習課程筆記以後，讓本身對核函數的本質及SMO算法的理解更進一層，豁然開朗。上述此套斯坦福大學機器學習課程原始講義+公開課，的確是絕佳的機器學習的入門材料。