http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 

  • 斯坦福大学机器学习课程原始讲义 

    本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义,为Andrew Ng 所讲,共计20个PDF,基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念,此次一并压缩上传分享给大家,朋友们可以直接点击右边下载:斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip

 

 

  • 斯坦福大学机器学习公开课视频

      与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频:

       1. 网易翻译的公开课视频:http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
       2. 斯坦福机器学习课程主页:http://cs229.stanford.edu/materials.html
      可以说,这套讲义 + 视频的机器学习材料,不一定是最好的机器学习材料,但一定是绝佳的机器学习的入门材料。

  • 斯坦福机器学习课程笔记

     去年6月初,blog内写过一篇SVM的文章http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837,当时自觉可以了,然最近两天看一朋友做作的斯坦福大学机器学习课程笔记之后,让自己对核函数的本质及SMO算法的理解更进一层,豁然开朗。上述此套斯坦福大学机器学习课程原始讲义+公开课,的确是绝佳的机器学习的入门材料。

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