机器学习入门的绝佳材料：斯坦福大学机器学习课程原始讲义(含公开课视频)---转

刚柔并进

• 斯坦福大学机器学习课程原始讲义
  

    本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义，为Andrew Ng 所讲，共计20个PDF，基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念。

• 斯坦福大学机器学习公开课视频
  

      与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频：       1. 网易翻译的公开课视频：http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html；
       2. 斯坦福机器学习课程主页：http://cs229.stanford.edu/materials.html；
      可以说，这套讲义 + 视频的机器学习材料，不一定是最好的机器学习材料，但一定是绝佳的机器学习的入门材料。

• 斯坦福机器学习课程笔记
  

     去年6月初，blog内写过一篇SVM的文章http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837，当时自觉可以了，然最近两天看一朋友做作的斯坦福大学机器学习课程笔记之后，让自己对核函数的本质及SMO算法的理解更进一层，豁然开朗。上述此套斯坦福大学机器学习课程原始讲义+公开课，的确是绝佳的机器学习的入门材料。