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admin 发表于 2020-12-21 16:02:30
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( m" i3 o% w4 c/ I8 w" M+ S教程名称：机器学习视频教程4套
9 \1 ~8 X9 k' H, ?: y教程目录：/ `2 J- ?- C3 C: I7 Y( k' u, l
机器学习-吴恩达-Coursera) r: k+ ?' C+ p7 j$ {: ~7 f1 z
01 - I. Introduction (Week 1)
# U1 Y' Q5 {- U% ` 02 - II. Linear Regression with One Variable (Week 1)
! q! T5 m7 k2 y: N1 W) r* a" B5 _ 03 - III. Linear Algebra Review (Week 1, Optional)0 a, @9 U n$ {* p: I& a
04 - IV. Linear Regression with Multiple Variables (Week 2)
2 _/ e5 A" T, D" L. r* D: q2 V: N 05 - V. OctA危e Tutorial (Week 2); ` @( c. G& ^4 z/ @# l
06 - VI. Logistic Regression (Week 3)
& v! k) J$ u) B 07 - VII. Regularization (Week 3)+ x5 f# V/ j0 F/ D" `: m
08 - VIII. Neural Networks Representation (Week 4)
( x; e+ r0 y3 o, L) Q3 u 09 - IX. Neural Networks Learning (Week 5)
- j' a% q8 F3 G4 U3 Q+ ]. {- w! S 10 - X. Advice for Applying Machine Learning (Week 6)0 x3 D ~6 n, V: }2 G
11 - XI. Machine Learning System Design (Week 6)
6 M! S2 \" t, Z- B 12 - XII. Support Vector Machines (Week 7)1 H: y" D" N) E; M7 U
13 - XIII. Clustering (Week 8)8 M1 e3 g( o+ X$ |( [6 M
14 - XIV. Dimensionality Reduction (Week 8)( w- `% D+ H$ m; F- L0 n( o" w
15 - XV. Anomaly Detection (Week 9)
1 K, _. E4 t4 j; l 16 - XVI. Recommender Systems (Week 9)
$ ^4 d7 L6 l. C. j, h. P1 D7 ? 17 - XVII. Large Scale Machine Learning (Week 10)
6 x( ]7 P8 ~* n T 18 - XVIII. Application Example Photo OCR(Week 10)
8 P% M$ e2 v4 n* h x( _0 L/ y$ ]; ~ 19 - XIX. Conclusion(Week 10)5 q, S, Z; c- J2 R2 ?+ ^" S6 z
20 - Programming Exercises
# Q1 x d/ a. p2 ? Readme0 _8 V+ j7 X6 p! D2 W6 b5 p
Readme+ E* K5 m" L1 o8 P/ ~
炼数成金-机器学习 T# ?( k! w1 C* R
第1课 机器学习概论
; h$ l K! }* q, z8 h 第2课 线忄生回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测
0 n% B. G/ ~1 `# K& @9 f" 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
: @% L& p- u+ X8 |+ R1 J x 第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计& F3 K9 c* j f3 Q
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. G! N4 J. N& m0 w- t: s
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
1 n2 V, n: y. a7 d- ] 第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？0 Z- B* C4 i/ p% V) p3 T1 V* v
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
. P) v( p5 F8 f& ?1 d/ 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
y9 b+ ^0 J0 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) x; S) x% n) ?. R% \+ M1 L
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! {1 V9 u( @! Q: B9 n7 E! \$ u
资料* P* w% I8 F! a% K$ M; c% @
龙星计划_机器学习2 ~/ t" \5 X4 v0 ?+ \
Lecture01& n/ W% l$ m5 p. s
Lecture02
( n8 ?2 j+ ?4 m6 r2 t. X, b Lecture03
7 ?' a* Z3 U4 v5 _: K, u Lecture04. V# d' m2 |, g3 ^. x, j
Lecture055 }- G' ~1 n8 t1 G5 X5 V8 T
Lecture06# \3 N* m: r; ^& Z3 t# P% G: Z4 H+ ]/ E
Lecture072 V9 F7 Q! b$ j7 r' H! J
Lecture08
# q9 Z( i( o" ^/ @; w F: \ Lecture09
# O a- ?( y" H4 }) } Lecture10
# z1 d' _3 R! B2 P& S9 X+ B Lecture11
# q3 x6 C6 m! w6 _' P Lecture124 d/ m! ?4 _, o4 O
Lecture13
/ W1 h0 A5 \3 }' s+ k( u% E Lecture14
2 K6 t# w6 E4 X/ w/ w R D9 ]% v* ~ Lecture152 n: g% p. C3 \
Lecture16( u) g( a" {8 f* v) I2 I( o P% P
Lecture175 B( } c' S( U* z; a
Lecture18
9 N/ O+ L8 Y0 W5 s Lecture19_r
( E9 `7 \& n$ f# R4 Z斯坦福大学公开课 ：机器学习课程; S4 {/ p( \8 _- M% P) G0 i8 G
[第1集] 机器学习的动机与应用+ Z( _- g- E" y! M
[第2集] 监督学习应用.梯度下降
3 ~+ I! L9 {/ i7 N [第3集] 欠拟合与过拟合的概念% B% ]* f+ @+ Z8 K3 s
[第4集] 牛顿方法, K1 F+ Z$ E9 Y5 F
[第5集] 生成学习算法6 k7 t3 H/ C' _4 _/ O: V$ Z
[第6集] 朴素贝叶斯算法5 X) ]* B9 x! h0 m5 ?
[第7集] 最优间隔分类器问题 x k* h" ]( m- m
[第8集] 顺序最小优化算法) n4 ~* j' e5 q" J2 o) R; g
[第9集] 经验风险最小化+ F( f* k: C) @ P( r
[第10集] 特征选择4 }8 t) `& [- e3 b! k+ S
[第11集] 贝叶斯统计正则化/ B2 z. T) c$ Z# a3 W
[第12集] K-means算法
. G0 Z& f% c: K5 l; y [第13集] 高斯混合模型
5 H( R3 e9 d6 }2 m' I [第14集] 主成分分析法
+ ~6 A& m$ N2 Z/ v1 V, C! F [第15集] 奇异值分解$ j: B! @' k! v C+ b# Q
[第16集] 马尔可夫决策过程+ z: S6 ` z; k* b
[第17集] 离散与维数灾难
1 a! U c( e* f, H0 G0 _: S [第18集] 线忄生二次型调节控制
$ _9 W) V2 E- F+ s [第19集] 微分动态规划: H5 ^1 t$ Q m1 I# Z
[第20集] 策略搜索" t% z3 [* A8 K1 D' ?9 Q
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程1 A# s% F3 A* t- X- ~" u. t
- V4 g( }8 `6 ?* ]- v4 p
: ]* c% Z3 {5 w; l; o; S) J
下载地址- Z" O4 }. I, [1 ?1 h+ ^6 ]
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