El pasado otoño de 2011, en la Universidad de Stanford (EE.UU.) se impartió un curso sobre “Machine Learning” por el profesor Andrew Ng. El autor ha recopilado todos sus apuntes en este blog, donde se pueden consultar en línea o incluso descargar un fichero RAR con toda la documentación.
Este es el índice:
- 01 and 02: Introduction, Regression Analysis and Gradient Descent
- 03: Linear Algebra – review
- 04: Linear Regression with Multiple Variables
- 05: Octave[incomplete]
- 06: Logistic Regression
- 07: Regularization
- 08: Neural Networks – Representation
- 09: Neural Networks – Learning
- 10: Advice for applying machine learning techniques
- 11: Machine Learning System Design
- 12: Support Vector Machines
- 13: Clustering
- 14: Dimensionality Reduction
- 15: Anomaly Detection
- 16: Recommender Systems
- 17: Large Scale Machine Learning
- 18: Application Example – Photo OCR
- 19: Course Summary
Fuente: Cyberhades
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