[机器学习] Py基础知识

说明： Python基础知识汇总，all基础课件整理，收藏学习。Python
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[机器学习] 人工智能清华大学课件

说明： 人工智能清华大学课件，内容比较深入，也较有参考价值
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[机器学习] 机器学习算法代码

说明： 机器学习算法代码适合刚入门机器学习的人进行学习：adaboost、svm、神经网络等
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[机器学习] python机器学习案例

说明： 机器学习的学习小案例，包含logistic-regression、k-mens、randomforest等
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[机器学习] 吴恩达机器学习课程笔记

说明： 吴恩达机器学习个人笔记，相对于看视频可能会更快一些
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[机器学习] Py环境安装

说明： Py 环境安装，详细新手Python开发环境搭建以及其它工具安装。
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[机器学习] 概率图模型Probabilistic Graphical Model论文集5

说明： 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，分为概率图模型表示理论，概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
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[机器学习] 概率图模型Probabilistic Graphical Model论文集4

说明： 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，分为概率图模型表示理论，概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
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[机器学习] 概率图模型Probabilistic Graphical Model论文集3

说明： 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，分为概率图模型表示理论，概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景
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[机器学习] 概率图模型Probabilistic Graphical Model论文集2

说明： 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，分为概率图模型表示理论，概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
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[机器学习] 贝叶斯网络之父：Judea Pearl论文集3

说明： Judea Pearl是一名美国计算机科学家和哲学家，以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。他是ACM 图灵奖的2011年度获奖者，这是计算机科学中的最高荣誉，“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。
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[机器学习] 概率图模型Probabilistic Graphical Model论文集1

说明： 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，分为概率图模型表示理论，概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
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