斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记加原始笔记（吴恩达NG）.zip不多说，反正我看了后受益匪浅

求 Kernel 矩阵效率不高怎么办？怎么使用 CCA 用来做预测？ 如果有多个集合怎么办？X、Y、Z…？怎么衡量多个样本集的关系？

吴恩达机器学习的笔记 非常好的机器学习资料 (Andrew Wu's notes on machine learning are excellent machine learning materials) 文件列表： (1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf (3)支持向量机SVM（上）.pdf (4)支持向量机SVM（下）.pdf (5)规则化和模型选择.pdf (6)K-means聚类算法.pdf (7)混合高斯模型和EM算法.

机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能 找到的关于斯坦福大学的相关资料！！！ 本人正在学习中！！