- 00、Introduction to machine learning
- 01、Regression
- 02、Model Selection
- 03、Gradient Descent
- 04、Classification: Probabilistic Generative Model
- 05、Classification: Logistic Regression
- 06、DeepLearning and Backprogation
- 07、DNN Tips
- 08、CNN
- 09、无监督学习之化繁为简
- 10、无监督学习之无中生有
- 11、半监督学习入门
- 12、迁移学习入门
- 13、SVM
- 14、强化学习入门
- 15、Structuring Learning
- 16、Ensemble、决策树和Gradient Boosting
- 17、图模型
- 18、生成式概率学习模型
ronnyyoung/ML2017FALL
notes and homework solutions of ntu machine learning fall course. http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html