斯坦福机器学习课程笔记
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了斯坦福机器学习课程笔记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
模型（如何模拟）---策略（风险函数）--算法（最优化方法）
第一节:
机器学习的基本概念和分类
第二节：
线性回归，最小二乘
批梯度下降(bgd)和随机梯度下降(sgd)
第三节:
过拟合，欠拟合
非参数学习算法：局部加权回归
概率角度解释线性回归。极大似然估计(mlp)
分类：逻辑回归
以上是关于斯坦福机器学习课程笔记的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章