講座

【吳恩達】機器學習經(jīng)典名課

 名師講座課程簡介:

 【吳恩達】機器學習經(jīng)典名課

教程介紹 本課程將廣泛介紹機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計模式識別等內(nèi)容,同時還引用了許多機器學習案例,讓你學會在智能機器人(感知和控制)、文本理解(網(wǎng)絡(luò)搜索和垃圾郵件過濾)、計算機視覺、醫(yī)學信息學、音頻、數(shù)據(jù)庫挖掘等領(lǐng)域應(yīng)用機器學 課程目錄:
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├─章節(jié)1 初識機器學習
│      01歡迎參加《機器學習》課程.mp4
│      02什么是機器學習.mp4
│      03監(jiān)督學習.mp4
│      04無監(jiān)督學習.mp4
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├─章節(jié)10 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的反向傳播算法
│      61代價函數(shù).mp4
│      62反向傳播算法.mp4
│      63理解反向傳播.mp4
│      64使用注意:展開函數(shù).mp4
│      65梯度檢測.mp4
│      66隨機初始化.mp4
│      67組合到一起.mp4
│      68無人駕駛.mp4
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├─章節(jié)11 應(yīng)用機器學習的建議
│      69決定下一步做什么 - 副本.mp4
│      69決定下一步做什么.mp4
│      70評估假設(shè) - 副本.mp4
│      70評估假設(shè).mp4
│      71模型選擇和訓練、驗證、測試集.mp4
│      72診斷偏差與方差.mp4
│      73正則化和偏差、方程.mp4
│      74學習曲線 - 副本.mp4
│      74學習曲線.mp4
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├─章節(jié)12 機器學習系統(tǒng)設(shè)計
│      75決定接下來做什么.mp4
│      76確定執(zhí)行的優(yōu)先級.mp4
│      77誤差分析.mp4
│      78不對稱性分類的誤差評估.mp4
│      79精確度和召回率的權(quán)衡.mp4
│      80機器學習數(shù)據(jù).mp4
│     
├─章節(jié)13 支持向量機
│      81優(yōu)化目標.mp4
│      82直觀上對大間隔的理解.mp4
│      83大間隔分類器的數(shù)學原理.mp4
│      84核函數(shù).mp4
│      85核函數(shù)2.mp4
│      86使用SVM.mp4
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├─章節(jié)2 單變量線性回歸
│      06模型描述.mp4
│      07代價函數(shù).mp4
│      08代價函數(shù)(一).mp4
│      09代價函數(shù)(二).mp4
│      10梯度下降.mp4
│      11梯度下降知識點總結(jié).mp4
│      12線性回歸的梯度下降.mp4
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├─章節(jié)3 線性回歸回顧
│      14矩陣和向量.mp4
│      15加法和標量乘法.mp4
│      16矩陣向量乘法.mp4
│      17矩陣乘法.mp4
│      18矩陣乘法特征.mp4
│      19逆和轉(zhuǎn)置.mp4
│     
├─章節(jié)4 配置
│      配置.txt
│     
├─章節(jié)5 多變量線性回歸
│      27多功能.mp4
│      28多元梯度下降法.mp4
│      29多元梯度下降法演練I-特征縮放.mp4
│      30多元梯度下降法II-學習率.mp4
│      31特征和多項式回歸.mp4
│      32正規(guī)方程(區(qū)別于迭代方法的直接解法).mp4
│      33正規(guī)方程在矩陣不可逆情況下的解決方法.mp4
│      34完成并提交編程作業(yè).mp4
│     
├─章節(jié)6 Octave Matlab教程
│      35基本操作.mp4
│      36移動數(shù)據(jù).mp4
│      37計算數(shù)據(jù).mp4
│      38數(shù)據(jù)繪制.mp4
│      39控制語句:for,while,if語句.mp4
│      40矢量.mp4
│     
├─章節(jié)7 Logistic回歸
│      42分類.mp4
│      43假設(shè)陳述.mp4
│      44決策界限.mp4
│      45代價函數(shù).mp4
│      46簡化代價函數(shù)與梯度下降.mp4
│      47高級優(yōu)化.mp4
│      48多元分類:一對多.mp4
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├─章節(jié)8 正則化
│      50過擬合問題.mp4
│      51代價函數(shù).mp4
│      52線性回歸的正則化.mp4
│      53Logistic回歸的正則化.mp4
│     
└─章節(jié)9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習
        54非線性假設(shè).mp4
        55神經(jīng)元與大腦.mp4
        56模型展示I.mp4
        57模型展示II.mp4
        58例子與直覺理解I.mp4
        59例子與直覺理解II.mp4
        60多元分類.mp4


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