人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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[机器学习] 机器学习视频教程4套

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admin 发表于 2020-12-21 16:02:30
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6 S: r" ^( J3 O- R; W# @教程名称:机器学习视频教程4套
- j8 P/ t; V" T8 X' e; G0 D. o3 k( E教程目录:
, ~, i# O' @# R0 _, K7 L# g0 y机器学习-吴恩达-Coursera7 }. C  S' \! h; M
01 - I. Introduction (Week 1)
; b, T' S" p5 e( j$ `# E* a2 G        02 - II. Linear Regression with One Variable (Week 1)
, b$ ^0 q- W( l8 i: n  A& I        03 - III. Linear Algebra Review (Week 1, Optional)) U; z/ c2 N2 F/ e' r1 Z9 Z
        04 - IV. Linear Regression with Multiple Variables (Week 2)
" Z# ?8 J" w  I7 J        05 - V. OctA危e Tutorial (Week 2)4 }+ M$ L& }; ]$ L- M
        06 - VI. Logistic Regression (Week 3)
3 B6 P/ c9 i: `% U5 F        07 - VII. Regularization (Week 3)# N* H) D7 z- B4 r& D
        08 - VIII. Neural Networks Representation (Week 4)
2 d5 V* |! `$ N  ]; E/ t        09 - IX. Neural Networks Learning (Week 5)
7 z9 e' n# E. M  S* Y: E        10 - X. Advice for Applying Machine Learning (Week 6)( Y# E2 }  Q' \2 u. r
        11 - XI. Machine Learning System Design (Week 6)
6 o/ Q$ k( u) k6 m$ n$ i7 W        12 - XII. Support Vector Machines (Week 7): Z: y  c' o& v9 q- h
        13 - XIII. Clustering (Week 8)+ I1 T& S) x; M( F. }6 ]: B! E! y
        14 - XIV. Dimensionality Reduction (Week 8)
( m5 S& g$ q7 _& s$ B! Y7 @        15 - XV. Anomaly Detection (Week 9)
* J' W5 s- f: n8 w" d1 _        16 - XVI. Recommender Systems (Week 9)
+ {( I; ~& r9 N- A4 b        17 - XVII. Large Scale Machine Learning (Week 10)! c9 L8 U) ?6 b9 v  V# X. }8 h
        18 - XVIII. Application Example Photo OCR(Week 10)
  x2 R! W: k% F3 T0 _) t( ^, e: F. a        19 - XIX. Conclusion(Week 10)
0 S- f; _) Z" z4 V. H9 l7 @        20 - Programming Exercises
% B3 K! o( q3 ~( \        Readme8 s, S- s# q" U5 w! P4 ~: r  m1 X
        Readme
( U+ F/ J2 x3 ]. Y炼数成金-机器学习
* f1 s) x/ w% t第1课 机器学习概论
( a( F$ P) U& @/ x) j8 Y: K% r! ~7 W3 m        第2课 线忄生回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测; i( P4 h1 o* m1 S0 f
        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
, q1 R3 ]$ C$ x0 D) k% W        第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计
0 b! ^6 e0 M; v8 l+ ~        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
. ]$ M* ]; `+ p        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4 m3 ^0 g1 Z* O: a& Y9 J+ Y% j
        第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角?
% A- Z/ b) ]" S2 |) R2 Q7 L        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: O! M2 ^1 a* k7 E9 T2 a& q" b' Y
        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
4 P& ]  @6 w2 V+ Q        第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器、以及 聚类算法
0 d! h1 S* \/ u, c6 G        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
: I6 t( N4 ~7 q% T$ i( [9 d! l        资料: P6 n" S1 k' _  r% O
龙星计划_机器学习4 t' U& P6 e" H; X6 f
Lecture01
# U& z$ i, f4 i        Lecture022 D, n/ f3 _' r+ K' O4 c3 z
        Lecture03% R0 A$ s% b, N; n' m( e
        Lecture045 U7 r- S2 G! D* g  g% c
        Lecture05" O+ V8 ?  V8 \  s% ^' J: L
        Lecture06, k" g$ C) _! u9 |3 F3 Z' R
        Lecture078 c* v6 q  f, D, |% C. l
        Lecture089 |+ \3 A" T: b5 h
        Lecture09
0 _7 ~8 c% V) I' ?5 I        Lecture10
( M3 ^/ ?( f) P        Lecture11* H& j  m# v8 Z0 E
        Lecture12
, H1 v! W3 T; E        Lecture13
- Q. N. i8 V9 Q3 |3 F2 v1 F6 C        Lecture14
' J$ p2 Y' |% e0 _0 D+ h6 a+ D        Lecture15
# f1 ]8 c* q/ ^0 c        Lecture16
+ M( x) }) g" j0 S& @% ?        Lecture17. V* @% @- \; O7 j6 g: A% B
        Lecture188 F5 S: r0 a3 H% ^9 R- \5 j: ?+ `
        Lecture19_r
+ z: M3 w8 n5 H7 f6 Q* p斯坦福大学公开课 :机器学习课程, E& [+ x% Y* f: Y0 F* ~. p
[第1集] 机器学习的动机与应用
4 l: b, M! T9 }& T% f3 h        [第2集] 监督学习应用.梯度下降5 E5 }' f' N5 T3 y- O
        [第3集] 欠拟合与过拟合的概念
8 l4 _" n# _5 {$ @5 ^, \# X3 m        [第4集] 牛顿方法
4 T5 q4 }8 m- P! N' y% \8 c5 i        [第5集] 生成学习算法2 j6 J+ r9 v8 C  e  b* `5 g+ Z
        [第6集] 朴素贝叶斯算法
8 `5 W9 B8 {# r9 e        [第7集] 最优间隔分类器问题4 J- N+ @9 ]2 A( _5 ?  w& u5 B) ]5 H& X
        [第8集] 顺序最小优化算法
2 ?- w, z8 d6 S8 x0 H: T        [第9集] 经验风险最小化
' A6 }$ ~5 m' {. A! `; V        [第10集] 特征选择- [* s1 j  E! J9 i7 m
        [第11集] 贝叶斯统计正则化+ n, ?) V' ?( G' x$ B
        [第12集] K-means算法
9 L: y( I" p2 b5 C/ R4 L! o        [第13集] 高斯混合模型
3 B& o; \+ l. @* m6 k6 c2 x9 c- {        [第14集] 主成分分析法* u, Z: m" f, m3 a0 E- h
        [第15集] 奇异值分解
( V7 R9 r7 H% f        [第16集] 马尔可夫决策过程  N4 `# q% \/ J: Q0 E9 U7 J0 J
        [第17集] 离散与维数灾难$ V& ~# y& e0 @0 J8 Q% i7 b0 R
        [第18集] 线忄生二次型调节控制
  {4 H4 @, p: W& {, d1 }% k5 K        [第19集] 微分动态规划
- f1 O6 A' a' ~        [第20集] 策略搜索
. z7 L1 V7 z2 K0 o" D        斯坦福大学公开课 :机器学习课程; y) w$ k0 ~- {, M, [0 u, ?' @% S
" f" Z$ r2 i/ X+ _: t! i; U* [
& O, G+ D( i% q0 P4 Y5 K+ Y+ d
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saucer 发表于 2020-12-27 01:57:46
收割一波好资源
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zgl7900 发表于 2020-12-27 06:51:41
不错 又更新教程了
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shuqi168 发表于 2020-12-28 21:02:52
不错 又更新教程了
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网络游侠 发表于 2020-12-29 08:21:41
ititititititititititit
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heroyes 发表于 2020-12-29 10:18:19
教程不错很清晰,来下载新课程学习了
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sky322 发表于 2020-12-29 10:23:43
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aliang55 发表于 2020-12-29 16:22:18 来自手机
教程不错很清晰,来下载新课程学习了
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treesky 发表于 2020-12-31 07:08:43
ititititititititititit
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wuyq5 发表于 2020-12-31 09:27:36 来自手机
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