@cyrilXBT：Andrew Ng 在一节课中教完了整个机器学习的数学基础。免费。斯坦福大学…

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摘要

Andrew Ng 分享了他的斯坦福 CS229 课程，涵盖机器学习核心数学知识，包括局部加权回归、最大似然估计、逻辑回归和牛顿方法，为开发者提供了一份全面的机器学习基础指南。

Andrew Ng 刚刚在一节课中教完了整个机器学习的数学基础。免费。斯坦福大学 CS229。大多数开发者需要花费数年才能拼凑的 4 个概念：Locally weighted regression — 拟合任意曲线，而不仅仅是直线。Maximum likelihood — 为什么平方误差在统计上是有意义的。Logistic regression — 你使用过的每个二元分类器背后的真正数学原理。Newton's Method — 在梯度下降还在热身时，它就以二次时间达到最优。这节课将理解工具的工程师与仅仅使用工具的工程师区分开来。收藏它。今晚就看。
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