机器学习
- 机器学习笔记19: 线性二次型高斯
- 机器学习笔记18: 微分动态规划
- 机器学习笔记17: 线性二次型调节控制
- 机器学习笔记16: 马尔可夫决策过程(下)
- 机器学习笔记15: 马尔可夫决策过程(上)
- 机器学习笔记14: 独立成分分析
- 机器学习笔记13: 主成分分析
- 机器学习笔记12: 因子分析
- 机器学习笔记11: K-Means算法和EM算法
- 机器学习笔记10: 应用机器学习的建议
- 机器学习笔记9: 模型选择
- 机器学习笔记8: 经验风险最小化
- 机器学习笔记7: 支持向量机(下)
- 机器学习笔记6: 支持向量机(上)
- 机器学习笔记5: 朴素贝叶斯算法
- 机器学习笔记4: 生成学习算法
- 机器学习笔记3: 广义线性模型
- 机器学习笔记2: 欠拟合与过拟合
- 机器学习笔记1: 线性回归
机器学习课程学习笔记
课程地址：http://cs229.stanford.edu/
公开课地址：open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html