吴恩达老师于08年在斯坦福大学开办的机器学习课程，本站将课程视频、讲义、笔记分享下，这个课程的视频比较模糊，有大量的数学推导，有点难度，建议有一定数学基础的同学学习，初学者请绕道。
吴恩达老师后来推出的coursera版本的机器学习，把数学推导去掉了，并结合大量的实践，适合初学者。我们网上看到的通常是coursera版本。
课程目录：
[第1集] 机器学习的动机与应用
[第2集] 监督学习应用.梯度下降
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念
[第4集] 牛顿方法
[第5集] 生成学习算法
[第6集] 朴素贝叶斯算法
[第7集] 最优间隔分类器问题
[第8集] 顺序最小优化算法
[第9集] 经验风险最小化
[第10集] 特征选择
[第11集] 贝叶斯统计正则化
[第12集] K-means算法
[第13集] 高斯混合模型
[第14集] 主成分分析法
[第15集] 奇异值分解
[第16集] 马尔可夫决策过程
[第17集] 离散与维数灾难
[第18集] 线性二次型调节控制
[第19集] 微分动态规划
[第20集] 策略搜索
资料内容截图：
公众号回复“08机器学习”可以下载视频和讲义、笔记。
也可以百度云下载链接：
https://pan.baidu.com/s/1hbCGEAEyEV_YjV3IOSjulA
提取码：3fg4
