中文版-Stanford CS229: Machine Learning Full Course taught by Andrew Ng 2018版
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由吴恩达领导，这门课程提供了对机器学习和统计模式识别的广泛介绍。课程涵盖的主题包括：监督学习（生成式/判别式学习，参数化/非参数化学习，神经网络，支持向量机）；无监督学习（聚类，降维，核方法）；学习理论（偏差/方差折衷，实用建议）；强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习的最新应用，如机器人控制、数据挖掘、自主导航、生物信息学、语音识别以及文本和网络数据处理。
有关斯坦福大学人工智能专业和研究生项目的更多信息，请访问：https://stanford.io/a
由吴恩达领导，这门课程提供了对机器学习和统计模式识别的广泛介绍。课程涵盖的主题包括：监督学习（生成式/判别式学习，参数化/非参数化学习，神经网络，支持向量机）；无监督学习（聚类，降维，核方法）；学习理论（偏差/方差折衷，实用建议）；强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习的最新应用，如机器人控制、数据挖掘、自主导航、生物信息学、语音识别以及文本和网络数据处理。
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