本文是普林斯顿大学COS 324机器学习课程的讲义 （256页的pdf文档）
该讲义全面介绍了机器学习的基本概念和范式，包括监督学习、无监督学习、深度学习和强化学习。课程涵盖了线性模型、聚类、降维、语言模型、矩阵分解等，并讨论了机器学习在伦理、自然语言处理等领域的应用。此外，还包括了概率、统计、微积分和线性代数等数学基础知识。
网页链接：
princeton-introml.github.io/files/COS324_Course_Notes.pdf
本文是普林斯顿大学COS 324机器学习课程的讲义 （256页的pdf文档）
该讲义全面介绍了机器学习的基本概念和范式，包括监督学习、无监督学习、深度学习和强化学习。课程涵盖了线性模型、聚类、降维、语言模型、矩阵分解等，并讨论了机器学习在伦理、自然语言处理等领域的应用。此外，还包括了概率、统计、微积分和线性代数等数学基础知识。
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