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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教程名称:机器学习视频教程4套
教程目录:
机器学习-吴恩达-Coursera
01 - I. Introduction (Week 1)
        02 - II. Linear Regression with One Variable (Week 1)
        03 - III. Linear Algebra Review (Week 1, Optional)
        04 - IV. Linear Regression with Multiple Variables (Week 2)
        05 - V. OctA危e Tutorial (Week 2)
        06 - VI. Logistic Regression (Week 3)
        07 - VII. Regularization (Week 3)
        08 - VIII. Neural Networks Representation (Week 4)
        09 - IX. Neural Networks Learning (Week 5)
        10 - X. Advice for Applying Machine Learning (Week 6)
        11 - XI. Machine Learning System Design (Week 6)
        12 - XII. Support Vector Machines (Week 7)
        13 - XIII. Clustering (Week 8)
        14 - XIV. Dimensionality Reduction (Week 8)
        15 - XV. Anomaly Detection (Week 9)
        16 - XVI. Recommender Systems (Week 9)
        17 - XVII. Large Scale Machine Learning (Week 10)
        18 - XVIII. Application Example Photo OCR(Week 10)
        19 - XIX. Conclusion(Week 10)
        20 - Programming Exercises
        Readme
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炼数成金-机器学习
第1课 机器学习概论
        第2课 线忄生回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
        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
        第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计
        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
        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
        第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角?
        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
        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
        第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器、以及 聚类算法
        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
        资料
龙星计划_机器学习
Lecture01
        Lecture02
        Lecture03
        Lecture04
        Lecture05
        Lecture06
        Lecture07
        Lecture08
        Lecture09
        Lecture10
        Lecture11
        Lecture12
        Lecture13
        Lecture14
        Lecture15
        Lecture16
        Lecture17
        Lecture18
        Lecture19_r
斯坦福大学公开课 :机器学习课程
[第1集] 机器学习的动机与应用
        [第2集] 监督学习应用.梯度下降
        [第3集] 欠拟合与过拟合的概念
        [第4集] 牛顿方法
        [第5集] 生成学习算法
        [第6集] 朴素贝叶斯算法
        [第7集] 最优间隔分类器问题
        [第8集] 顺序最小优化算法
        [第9集] 经验风险最小化
        [第10集] 特征选择
        [第11集] 贝叶斯统计正则化
        [第12集] K-means算法
        [第13集] 高斯混合模型
        [第14集] 主成分分析法
        [第15集] 奇异值分解
        [第16集] 马尔可夫决策过程
        [第17集] 离散与维数灾难
        [第18集] 线忄生二次型调节控制
        [第19集] 微分动态规划
        [第20集] 策略搜索
        斯坦福大学公开课 :机器学习课程


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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
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wuyq5 发表于 2020-12-31 09:27:36 来自手机
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