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课程介绍
斯坦福 CS229 机器学习课程由吴恩达教授和其他几位教授一起主讲，是机器学习领域里一门非常重要的课程。由于课程质量非常高，是许多人进入人工智能、机器学习领域的基石。
课程为机器学习和统计模式识别提供了广泛的介绍，主题包括监督学习（生成/歧视性学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机），无监督的学习（聚类、降低性降低、内核方法），学习理论（偏见/差异权衡、实践建议），强化学习和适应性控制。
该课程还将讨论机器学习的最新应用，例如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别以及文本和Web数据处理。
前置知识
课程学生应具有以下背景：
掌握计算机科学基本原理和技能，编程能力达到一个水平足以编写一个相对比较复杂的计算机程序 Python/Numpy 。熟悉概率理论。熟悉多变量微积分和线性代数。
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