斯坦福大学机器学习课程教程资源下载

课程介绍

人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是，机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere ”免费提供学校里最受欢迎的工科课程，给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目，我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。

【课程目录】

[第1集] 机器学习的动机与应用

[第2集] 监督学习应用.梯度下降

[第3集] 欠拟合与过拟合的概念

[第4集] 牛顿方法

[第5集] 生成学习算法

[第6集] 朴素贝叶斯算法

[第7集] 最优间隔分类器问题

[第8集] 顺序最小优化算法

[第9集] 经验风险最小化

[第10集] 特征选择

[第11集] 贝叶斯统计正则化