吴恩达主讲的机器学习-2017年秋季课程已经开课啦，今天跟大家分享这套课程。
课程介绍
本课程主要介绍机器学习和统计模式识别相关的知识。内容主要包括：监督学习（生成/判别学习，参数/非参数学习，神经网络，支持向量机）；无监督学习（聚类，维数规约，核方法）；学习理论（偏差/方差权衡；VC理论；大边缘概率）；强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习在一些领域的最新应用，如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别，文本和网络数据处理等。
课程大纲：
吴恩达主讲的机器学习-2017年秋季课程已经开课啦，今天跟大家分享这套课程。
课程介绍
本课程主要介绍机器学习和统计模式识别相关的知识。内容主要包括：监督学习（生成/判别学习，参数/非参数学习，神经网络，支持向量机）；无监督学习（聚类，维数规约，核方法）；学习理论（偏差/方差权衡；VC理论；大边缘概率）；强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习在一些领域的最新应用，如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别，文本和网络数据处理等。
课程大纲：