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，这次一并压缩上传分享给你们，朋友们能够直接点击右边下载：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.163.com/special/opencourse/machinelearning.html；

       2. 斯坦福机器学习课程主页： http://cs229.stanford.edu/materials.html；
      能够说，这套讲义 + 视频的机器学习材料，不必定是最好的机器学习材料，但必定是绝佳的机器学习的入门材料。

• 斯坦福机器学习课程笔记

     去年6月初，blog内写过一篇SVM的文章 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837，当时自觉能够了，然最近两天看一朋友作做的斯坦福大学机器学习课程笔记以后，让本身对核函数的本质及SMO算法的理解更进一层，豁然开朗。上述此套斯坦福大学机器学习课程原始讲义+公开课，的确是绝佳的机器学习的入门材料。