林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、学习的可行性、训练与测试的区别、泛化理论、VC维、噪声和误差、线性回归、逻辑回归、线性分类模型、非线性变换、过拟合的危害、正则化、验证方法以及三个学习原则。 在《机器学习技法》部分，课程笔记深入讲解了支持向量机（SVM）算法的各种变体，包括线性SVM、对偶SVM、核SVM以及软间隔SVM。这些技术都是机器学习中实现有效分类的重要工具，对于AI算法工程师来说，理解和掌握这些技法对于实际应用至关重要。 林轩田在课程中不仅解释了算法的数学原理，还通过实例演示了如何在实际问题中应用这些机器学习技术。笔记内容的全面性，从基础理论到高级技法，为学习者构建了一个系统的机器学习知识体系。该课程笔记对于那些希望深入了解和支持向量机等机器学习算法的读者来说，是非常有价值的资料。 AI算法工程师在学习这些笔记时能够了解到机器学习的多维度内容，不仅包括基础的理论框架，还有针对实际问题的具体解决方法。AI有道这个专注于人工智能技术分享的平台提供了林轩田和吴恩达两位专家的权威讲解，通过这样的学习资源，学习者可以更快地掌握机器学习的核心知识，进而在人工智能领域更深入地发展自己的专业技能。 另外，这些笔记还适合对人工智能领域有兴趣的读者作为参考材料，有助于加深对AI算法原理和实现细节的认识。可以说，林轩田和吴恩达的这些课程笔记是机器学习领域学习者不可多得的宝贵资料，对于初学者和专业人士都有着重要的参考价值。

台湾大学林轩田机器学习基石笔记（红色石头）

有很多这门课的笔记，但比较之下红色石头这一版是最好的。本资源是pdf格式，便于大家阅读、注释。如果只是看看，可以是直接阅读作者的博文。

本资源是网盘大礼包，包括林轩田的机器学习基石和机器学习技法的视频。有配套电子书learningFromData,高清有目录，还有作业的代码。这个视频也是我搜集到的。然后我个人的建议是，如果你看了吴恩达的视频之后或者已经通过某些途径入了门，我觉得看这个视频会很有帮助，因为他讲述了机器学习能够有用的理论支撑，个人的感觉是有某些长期困扰我的问题得到了解答。由于这个视频用到的数学知识多一点，所以建议有过入门或者数学基础好点的来看。同时可以结合李航的统计学习看看，多看看博客，以后肯定是有用的，基石打好了才能进阶。

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台湾国立大学 林轩田 机器学习基石 课程讲义

台湾机器学习教授林轩田《机器学习技法》的视频及讲义