【原】Coursera—Andrew Ng斯坦福机器学习（0）——课程地址和软件下载

斯坦福大学机器学习

课程信息

　　机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科。最近二十年，机器学习为我们带来了自动驾驶汽车、实用的语音识别、高效的网络搜索，让我们对人类基因的解读能力大大提高。当今机器学习技术已经非常普遍，您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次。许多研究者还认为机器学习是人工智能（AI）取得进展的最有效途径。在本课程中，您将学习最高效的机器学习技术，了解如何使用这些技术，并自己动手实践这些技术。更重要的是，您将不仅将学习理论知识，还将学习如何实践，如何快速使用强大的技术来解决新问题。最后，您将了解在硅谷企业如何在机器学习和AI领域进行创新。

　　本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii) 无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii) 机器学习实例（偏见/方差理论；机器学习和AI领域的创新）。课程将引用很多案例和应用，您还需要学习如何在不同领域应用学习算法，例如智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。

 

教学方：  Andrew Ng, Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly head of Baidu AI Group/Google Brain

C229课程地址

官网地址

http://cs229.stanford.edu

课件地址

http://cs229.stanford.edu/syllabus.html

原始的英文课件（pdf格式） https://pan.baidu.com/s/1n9xrs1-bz33Zs0_tbdehWg  提取码：mgkg

Coursera课程地址

官网地址

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome

每节课的资源（课上讲的代码公式都在里边）

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/resources

网盘资源

视频+ppt   由黄海广进行字幕翻译，并且有他做的完整中文笔记

https://pan.baidu.com/s/1n9xrs1-bz33Zs0_tbdehWg  提取码：mgkg

安装软件

Octave

wiki地址： https://wiki.octave.org/GNU_Octave_Wiki

官网教程：https://octave.org/doc/interpreter/

MATLAB在线地址

https://matlab.mathworks.com/   登录后upload作业工程文件

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