本笔记是针对斯坦福大学 2014 年机器学习课程视频做的个人笔记。
课程地址：https://www.coursera.org/course/ml
Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：
本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。
本课程需要 10 周共 18 节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课都有 ppt 课件，推荐学习。
我和我的团队翻译了部分视频，目前已经翻译完毕，内嵌中英文字幕，推荐使用potplayer。此外，我无偿把字幕贡献给了网易云课堂，他们开了免费课：吴恩达机器学习。
这篇中文笔记，主要是根据视频内容和中文字幕以及 ppt 来制作，部分来源于网络，如 “小小人_V”的笔记，并持续更新。本人水平有限，如有公式、算法错误，请及时指出，发邮件给我，也可以加我 qq。
今日发现这个笔记被下载超过 10 万次，应该说这个笔记有点用，我发现以前一些翻译小错误，进行了修改，以免误导初学者。
黄海广 2018-3-7 夜
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