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机器学习入门的绝佳材料：斯坦福大学机器学习课程原始讲义(含公开课视频)---转

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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AndrewNg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。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 ...

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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。

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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