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admin 发表于 2020-12-21 16:02:30
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; M! D) f" s* P4 {6 x教程名称：机器学习视频教程4套
* z5 V& w& G1 J6 y- i3 a# M2 ~教程目录：
4 {0 x# e/ P! c机器学习-吴恩达-Coursera
5 G( Y% A9 g. D0 e$ A2 ]+ c01 - I. Introduction (Week 1)
. |/ l( S" L- R8 N' O& S# n 02 - II. Linear Regression with One Variable (Week 1)7 w& n2 k( G7 H6 E
03 - III. Linear Algebra Review (Week 1, Optional)
1 Q' R2 z* h' Y" H# E+ s6 c$ Z3 k% D 04 - IV. Linear Regression with Multiple Variables (Week 2)
( o) @$ W) ?, ~% p8 ~. Y& p1 S) ` 05 - V. OctA危e Tutorial (Week 2)
- I$ g6 D% z: A8 z 06 - VI. Logistic Regression (Week 3)
! k$ k/ x9 h3 y0 B; q 07 - VII. Regularization (Week 3)
7 R) _: M: W" [ B7 [* X8 y 08 - VIII. Neural Networks Representation (Week 4)- p/ e7 ]8 b% y/ m7 ]5 L0 q
09 - IX. Neural Networks Learning (Week 5)0 s1 n5 t$ E) {' g* ]5 h) {5 P
10 - X. Advice for Applying Machine Learning (Week 6)
2 @% B" v: m0 U. j 11 - XI. Machine Learning System Design (Week 6)
; t0 b. X6 I; q: F; w8 H. m 12 - XII. Support Vector Machines (Week 7)
! [' M2 P: C6 M0 |1 _ 13 - XIII. Clustering (Week 8)
& X) {* W- V) a! j' y/ C4 f6 j 14 - XIV. Dimensionality Reduction (Week 8)
3 z& ?! b" c2 u6 R8 Z& c5 W. M+ Q) e3 } 15 - XV. Anomaly Detection (Week 9)
u/ T9 P7 S: |7 E 16 - XVI. Recommender Systems (Week 9)) v* ^7 c/ _2 J, S0 J
17 - XVII. Large Scale Machine Learning (Week 10)) I8 s1 k- J! H0 r( C$ z( o, U
18 - XVIII. Application Example Photo OCR(Week 10)
4 u5 R" F' e3 d3 x9 N/ n$ c! J1 E- e" } 19 - XIX. Conclusion(Week 10)
1 e. N' `- A# {$ [ 20 - Programming Exercises
. N' P Q" }# r: X n, _6 Q Readme
4 I- \3 r9 w+ j% ~4 ^7 X7 { Readme4 @2 t, w* P$ D0 p
炼数成金-机器学习
8 l: b- m% F. d! r# G第1课 机器学习概论( E7 T9 Y- l- [2 F6 S7 o q: A/ u
第2课 线忄生回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测
6 i: E( k8 ^& W$ x 第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧4 N7 O) t" h* K; F' [ C
第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计, z8 w& E: W* _# s3 \, f
第5课 线忄生分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警1 j: Z' Z. e% v/ C( r" O3 o$ k
第6课 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析6 L5 w% L) ?; x
第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？ Z: ^4 l5 C; o
第8课 人工神经网络，单层感知器，线忄生神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估
% Q3 m/ e0 G% D$ W$ E# B 第9课 通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别，人脸识别6 z# w% p. S) j- N: d
第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器、以及 聚类算法
8 ~) W& R7 S8 l' x" v+ Y 第11课 聚类，孤立点判别。案例：推荐系统，自动品酒器，作弊识别，社会系统团体识别
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7 Q# x" q( a- e# W+ T2 |8 K龙星计划_机器学习8 Q- E- G7 ]' d( P! R8 x
Lecture01
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Lecture044 ^+ B5 c# @2 S: d5 r
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( X6 N5 E* ^ b% ?( t Lecture18
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- A4 J7 n( Z( F0 H: Z- F5 W3 g斯坦福大学公开课 ：机器学习课程) }$ m- c; E- Z/ g5 U0 d# o5 C. G
[第1集] 机器学习的动机与应用; m9 ?0 P1 Z/ E
[第2集] 监督学习应用.梯度下降- i# d! f3 b3 y1 m
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念+ w/ _3 {2 m) H
[第4集] 牛顿方法
9 K( i3 k% \& p; U5 o [第5集] 生成学习算法
* r, H* Y. v1 p2 ^; y% h" U5 ]8 \ [第6集] 朴素贝叶斯算法6 a$ @ @2 B- w# c. t: c3 F
[第7集] 最优间隔分类器问题1 B4 M* g8 _3 k9 D x' p9 K
[第8集] 顺序最小优化算法( g, r$ L: e# f6 t/ P6 _. t- r
[第9集] 经验风险最小化2 ]; O9 M5 ~! W' A% c5 K/ }
[第10集] 特征选择
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[第15集] 奇异值分解
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& R( U! C* _; l q5 a9 o8 y: C, I) O [第18集] 线忄生二次型调节控制
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1 S8 J! g% A$ V5 t* h 斯坦福大学公开课 ：机器学习课程" }$ H6 e% ]1 _4 Q
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