斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

• 斯坦福 CS229 机器学习中文讲义
• 第一部分到第三部分
• 第四部分 生成学习算法
• 第五部分 支持向量机
• 第六部分 学习理论
• 第七部分 正则化与模型选择
• 感知器和大型边界分类器
• K 均值聚类算法
• 混合高斯和期望最大化算法
• 第九部分 期望最大化算法
• 第十部分 因子分析
• 第十一部分 主成分分析
• 第十二部分 独立成分分析
• 第十二部分 强化学习和控制
• 线性二次调节，微分动态规划，线性二次高斯分布
• 深度学习
• 反向传播
• 决策树
• 集成学习