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本资料来自AI大佬吴达恩老师AndrewNg学习笔记。 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 想要免费获取本文件在内的更多资源，请联系数学中国-南方QQ3242420264获取。
S4 W, y, y A/ ~1 v本学习资料共找到18个章节，每个章节都分成多个小节教学，全程英文教学，本帖提供第一章的内容下载。
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1 - 1 - Welcome (7 min).mp4
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1 - 2 - What is Machine Learning- (7 min).mp4
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1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mp4
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1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mp4
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Lecture1.pdf
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发表于 2022-10-20 19:55
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