吴恩达：斯坦福CS229机器学习课程(2017)：第一课视频！

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斯坦福CS229机器学习课程(2017)：第一课视频！

课程笔记及相关材料

带+/- 1个标签的二进制分类[pdf：http://cs229.stanford.edu/extra-notes/loss-functions.pdf]

提升算法和弱学习[pdf：http://cs229.stanford.edu/extra-notes/boosting.pdf]

Representer定理[pdf：http://cs229.stanford.edu/extra-notes/representer-function.pdf]

Hoeffding不等式[pdf：http://cs229.stanford.edu/extra-notes/hoeffding.pdf]

线性代数评估与参考[pdf：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf]

概率论[pdf：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-prob.pdf]

Matlab教程的文件：[pdf：http://cs229.stanford.edu/materials/MATLAB_Session.pdf] [sigmoid.m：http://cs229.stanford.edu/section/matlab/sigmoid.m] [logistic_grad_ascent.m：http://cs229.stanford.edu/section/matlab/logistic_grad_ascent.m] [matlab_session.m：http://cs229.stanford.edu/materials/matlab_session.m]

凸度优化概述，第一部分[ps：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.ps] [pdf：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf]

凸优化概述，第二部分[ps：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt2.ps] [pdf：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt2.pdf]

隐马尔可夫模型[ps：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.ps] [pdf：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf]

多变量高斯分布[pdf：http://cs229.stanford.edu/section/gaussians.pdf]

更多关于高斯分布[pdf：http://cs229.stanford.edu/section/more_on_gaussians.pdf]

高斯过程[pdf：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-gaussian_processes.pdf]

附：斯坦福CS229机器学习课程(2017)课程排期：

进入全球人工智能学院

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