【英文】机器学习课程

[第1集]机器学习的动机与应用

[第2集]监督学习应用.梯度下降

[第3集]欠拟合与过拟合的概念

[第4集]牛顿方法

[第5集]生成学习算法

[第6集]朴素贝叶斯算法

[第7集]最优间隔分类器问题

[第8集]顺序最小优化算法

[第9集]经验风险最小化

[第10集]特征选择

[第11集]贝叶斯统计正则化

[第12集]K-means算法

[第13集]高斯混合模型

[第14集]主成分分析法

[第15集]奇异值分解

[第16集]马尔可夫决策过程

[第17集]离散与维数灾难

[第18集]线性二次型调节控制

[第19集]微分动态规划

[第20集]策略搜索