斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15（完整版、带目录索引和NG原版讲义）

1-15节全部完整版讲义！超清分享~~~（附赠目录索引和NG原版讲义）含金量高，独家整理~~目录如下：公开课笔记1-2——线性规划、梯度下降、正规方程组公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步公开课笔记7——最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶公开课笔记8———核技法、软间隔分类器、SMO算法公开课笔记9—偏差/方差、经验风险最小化、联合界、一致收敛公开课笔记10——VC维、模型选择、特征选择公开课笔记11