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166 | 166 | - [Neural Networks for Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/neural-networks), Coursera上的著名课程,由Geoffrey Hinton教授主讲。 |
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168 | | -- [Stanford CS 229](http://cs229.stanford.edu/materials.html), Andrew Ng机器学习课无阉割版,Notes比较详细 |
| 168 | +- [Stanford CS 229](http://cs229.stanford.edu/materials.html), Andrew Ng机器学习课无阉割版,Notes比较详细,可以对照学习[CS229课程讲义的中文翻译](https://github.com/Kivy-CN/Stanford-CS-229-CN)。 |
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170 | 170 | - [CMU 10-702 Statistical Machine Learning](http://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/), 讲师是Larry Wasserman,应该是统计系开的机器学习,非常数学化,第一节课就提到了RKHS(Reproducing Kernel Hilbert Space),建议数学出身的同学看或者是学过实变函数泛函分析的人看一看 |
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