前言 本教程综合Stanford CS231N和UC Berkerley CS188的Python教程。 教程非常短，但适合有一定编程基础。学过其它语言的童鞋。 Python 启动Python 解释器 Python能够有两种使用方式，一种就是使用解释器interpreter，相似Matlab。输入一 ...
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2016-04-04 17:42:52
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3. Bayesian statistics and Regularization Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics ...
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2016-04-04 01:24:50
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课程主页：http://cs231n.stanford.edu/______________________________________________________________________________________________________________________... ...
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2016-04-01 12:58:14
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课程主页：http://cs231n.stanford.edu/Introduction to neural networks-Training Neural Network_______________________________________________________________... ...
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2016-03-31 21:39:29
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本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine
learning中...
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2016-03-28 00:22:55
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本文原始文章见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812，本文添加了一些自己的理解
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2016-03-28 00:22:37
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本文原始版本见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines...
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2016-03-28 00:22:34
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本文原始地址见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329，在此添加了一些自己的注释方便理解
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2016-03-28 00:20:45
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原文见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502 添加了一些自己的注释和笔记
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2016-03-27 02:01:15
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原文见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797，添加了一些自己的理解
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector M...
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2016-03-26 12:39:44
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