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斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

  • 斯坦福 CS229 机器学习中文讲义
  • 第一部分到第三部分
  • 第四部分 生成学习算法
  • 第五部分 支持向量机
  • 第六部分 学习理论
  • 第七部分 正则化与模型选择
  • 感知器和大型边界分类器
  • K 均值聚类算法
  • 混合高斯和期望最大化算法
  • 第九部分 期望最大化算法
  • 第十部分 因子分析
  • 第十一部分 主成分分析
  • 第十二部分 独立成分分析
  • 第十二部分 强化学习和控制
  • 线性二次调节，微分动态规划，线性二次高斯分布
  • 深度学习
  • 反向传播
  • 决策树
  • 集成学习

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