斯坦福机器学习教程笔记：实战与理论并重

机器学习笔记是一份针对斯坦福大学2014年发布的机器学习课程编写的个人学习资料，由作者黄海广整理。该课程旨在教授学生如何利用计算机模拟人类的学习过程，通过归纳和综合而非演绎方法，掌握并应用机器学习技术。课程涵盖了广泛的机器学习、数据挖掘和统计模式识别内容，包括： 1. 监督学习：深入讲解参数和非参数算法，如支持向量机、核函数以及神经网络的原理与实践。 2. 无监督学习：涵盖聚类、降维、推荐系统（如深度学习推荐）等，帮助理解数据的内在结构和模式。 3. 机器学习最佳实践：探讨偏差-方差理论，以及在实际应用中的创新策略，例如在人工智能项目中的实践技巧。 4. 案例研究：课程通过实例演示如何运用机器学习解决实际问题，如智能机器人（感知与控制）、文本理解（如Web搜索和反垃圾邮件）、计算机视觉、医疗信息处理、音频分析以及数据挖掘等多个领域的应用。 该笔记是基于斯坦福大学官方课程，视频清晰度高且配有PPT课件，适合学习者系统深入地掌握机器学习。作者黄海广作为中国海洋大学2014级博士生，从2014年开始接触并研究机器学习，他分享了课程的所有视频、课件，以及中英文字幕，这些字幕主要来自Coursera网站的教育无边界字幕组翻译，部分内容由中国海洋大学的博士生翻译。课程总计18节课，历时10周，对于想要进一步了解和实践机器学习的人来说，这是一份极具价值的学习资源。