//2023年2月17日
//2023年2月28日 特點闡述
寒假裡學習了stanford的《機器學習》，由andrew ng教授（華裔）主講，收穫很大，特在這裡進行學習資料彙總，以供後來人饗。
加州理工(caltech)的 yaser abu-mostafa教授的機器學習，偏重於傳統統計理論
史丹福大學（stanford u)的andrew ng教授的機器學習，偏重於實用，直觀理解
多倫多大學（tornto u）的geoffery hinton教授的高階神經網路，偏重於神經網路和深度學習
史丹福大學（stanford u)的daphne koller教授的概率圖模型，偏重於推理和結構化學習
stanford 機器學習 資料
官方課件：
官方教學網：
/*很好的一篇博文，是《機器學習實戰》的blog版，對每行**進行了注釋，適合python初學者與對python科學計算不甚了解的人學習*/
/*博主稱三年狂刷機器學習理論後的知識整理，適合有一定基礎後看，本人正在學習*/
/*博主對機器學習的一些心得，有幫助*/
/*stanford機器學習講義的中文版，不想看英文講義的可以看這裡*/
/*博主浙大畢業mit讀博，想補充機器學習理論可以看這裡*/
/*圖靈社群嘛*/
另乙個優秀的機器學習課程（國立台灣大學）:
/*據說偏重建立直覺，領會精神*/
機器學習書籍推薦：
機器學習高階：/*看**唄*/
機器學習筆記彙總1
有監督學習 根據已知的輸入和輸出，建立聯絡它們的模型，根據該模型對未知輸出的輸入進行判斷。1 回歸 以無限連續域的形式表示輸出 2 分類 以有限離散域的形式表示輸出 監督學習又可以劃分為生成模型和判別模型。無監督學習 在一組沒有已知輸出 標籤 的輸入中，根據資料的內部特徵和練習，找到某種規則，進行族...
機器學習 十六 機器學習演算法總結（1）
監督學習 knn演算法計算測試樣本與訓練集的各樣本的距離，按從小到大取前k個距離排序，然後選擇這k個最相似資料中出現次數最多的分類作為新資料的分類。樸素貝葉斯實現的是概率量化計算的模型，它的解釋是通過對樣本的統計，然後算出某件事a發生的概率和某件事b發生的概率之間的量化關係。決策樹實現的是通過選擇合...
機器學習彙總
傳統機器學習 線性回歸 吳恩達機器學習筆記 傳統機器學習 logistic回歸 吳恩達機器學習筆記 傳統機器學習 正則化 吳恩達機器學習筆記 傳統機器學習 應用機器學習的建議 吳恩達機器學習筆記 傳統機器學習 梯度下降 傳統機器學習 pca vs lda 線性判別分析 傳統機器學習 svm 傳統機器...