本套资源是浙江大学面向研究生开设的机器学习完整课程，共计61讲，内容覆盖机器学习核心理论与前沿应用，适合具备一定数学基础、希望系统构建机器学习知识体系的学习者。 课程内容概览： 基础与理论：从机器学习基本概念、教科书介绍、成绩安排讲起，深入剖析“没有免费午餐定理”等核心思想，为后续学习奠定扎实基础。 支持向量机（SVM）：课程重点之一，详细讲解线性模型、非线性模型、低维到高维映射、原问题与对偶问题转化、核函数介绍，并通过经典的“兵王问题”展示SVM的实际应用与参数调优，同时涵盖ROC曲线及多类问题处理。 人工神经网络与深度学习：从神经元的数学模型、感知器算法讲起，回顾人工智能的第一次寒冬，深入…...
