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notes-of-AndrewNg
- 这是斯坦福大学著名教授Andrew Ng 的机器学习备课笔记。-The notes of Professor Andrew Ng in Stanford University about mechine learning
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Know-about-Machine-Learning
- 一些关于机器学习算法理论与实现的介绍与实现-a useful things about mechine learning algorism and implemention
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mechine-learning
- 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
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- 麻省理工大神讲解机器学习，讲义作业都在里面。英文版讲义。- U9EBB u7701 u7E1 u5DE5 u5927 u725E u8BB2 u89E3 u89E3 u673A u5668 u5B66 u4E60 uFF0C u8BB2 u4E49 u4F5C u4E1A u90FD u5728 u91CC u9762 u3002 u82F1 u6587 u7248 U8BB2 u4E49 u3002
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- 机器学习基础之梯度下降算法的matlab源代码(Machine learning basis of the gradient descent algorithm matlab source code.)
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记（上）
- 机器学习很好的资料，对于任何专业的学生都适用(Machine learning very good information for any professional students are applicable)