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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0 j& V* g2 s5 W+ O# c. q, @( G教程名称:机器学习视频教程4套
% i% T( X8 y5 O0 h% J+ r1 Y教程目录:
2 X7 W/ F$ [6 i" L3 J机器学习-吴恩达-Coursera8 u, ]: w7 j% @4 f# ^: a6 _( j, K# x
01 - I. Introduction (Week 1)
9 C/ p$ y5 Z$ A0 a' D: X3 V        02 - II. Linear Regression with One Variable (Week 1)
4 T2 V3 r8 e  v+ K  W% `        03 - III. Linear Algebra Review (Week 1, Optional)
6 p, O% x$ Y0 g. N+ O# W; E: F        04 - IV. Linear Regression with Multiple Variables (Week 2)
2 P5 f- F' _1 V+ S! y2 f% t2 k        05 - V. OctA危e Tutorial (Week 2): q9 U+ J5 o5 G5 o9 B% a: X
        06 - VI. Logistic Regression (Week 3)! ?2 e% O+ y6 W- j" u
        07 - VII. Regularization (Week 3)2 Y4 u, @$ [9 j! N; l& u# p$ F7 c! e$ t
        08 - VIII. Neural Networks Representation (Week 4)
6 f4 k- p0 U' A' Y8 W        09 - IX. Neural Networks Learning (Week 5)
7 B0 [9 P. G) C" F  R; Y% K7 H7 J        10 - X. Advice for Applying Machine Learning (Week 6)
' p. u' J9 {5 |; a        11 - XI. Machine Learning System Design (Week 6)
; s. d4 n( |: h- K& ]        12 - XII. Support Vector Machines (Week 7)
0 l+ C* W8 d0 z( S/ p        13 - XIII. Clustering (Week 8)) a4 M1 b) ]( H
        14 - XIV. Dimensionality Reduction (Week 8)
; ~/ W9 r/ `6 S        15 - XV. Anomaly Detection (Week 9)
" @2 C$ ?2 H: E# Z0 u        16 - XVI. Recommender Systems (Week 9)( n; o! z4 \& y
        17 - XVII. Large Scale Machine Learning (Week 10)
/ y7 M0 J4 x/ q' H+ }' g: W  }3 p        18 - XVIII. Application Example Photo OCR(Week 10)
# H3 U1 i* N5 L        19 - XIX. Conclusion(Week 10): y/ N0 s/ m* w, D
        20 - Programming Exercises+ _6 P: P5 ~( {6 j3 Y( `- @
        Readme& Z+ y. @0 X8 M0 D6 G' S4 v- y' Y" _
        Readme
/ w7 F! a4 T% G炼数成金-机器学习3 c0 s' N; R4 i1 k* f& r
第1课 机器学习概论- o, ~+ S  U/ s/ r: q' O6 l
        第2课 线忄生回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
- d8 D- U4 o4 _2 N5 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
" ^% l7 s' ^" r1 K9 P        第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计
/ v5 c  k6 A: ^9 E5 D' d/ G        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) s& l) T" z9 X
        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7 W' B' Y( z7 q9 F' h
        第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角?% v, v4 C# g5 |  |: `$ e) J
        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8 B. |$ E. z% T0 M6 S+ i- X
        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  J. o$ o8 w4 n8 o
        第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器、以及 聚类算法3 Y: d  e; T+ f" A3 z9 B, A- ~0 L1 a
        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* u. l6 Y0 o  M2 b5 h8 x
        资料
: O2 u! \4 w# H3 {/ ]" U3 w龙星计划_机器学习
  X6 G+ D; U$ D# e# M- `Lecture018 I6 x: u4 k$ g' F* P* }' K% |
        Lecture020 B& T* y' }6 i! w6 f* L
        Lecture03
. k9 b9 ~% j) `& {6 m$ ^        Lecture04) l4 Y0 p; b! S% x( U2 f
        Lecture05
* F# G# h3 y  ^: W  |8 k5 q        Lecture06
( D7 `8 x0 n) P( O+ h* Q7 ^$ A) Q        Lecture07( l; X6 t+ S3 l/ }2 j8 L
        Lecture08
1 f  f/ _7 z3 A+ ]) x: s1 m/ R3 z        Lecture09, i  b/ d, w8 n5 S# @! M
        Lecture101 i% J% e8 C- W6 u" Q) X! P1 O+ k; D
        Lecture11
$ H! N8 o! E8 W$ W$ D% a1 a        Lecture128 f  a1 B, E! ]- s% r
        Lecture13
2 n; I+ u% f# E8 ~$ n        Lecture14
0 f- k; l9 S& D; |0 j        Lecture15
0 P/ C+ P6 g! _! S+ a/ r" |        Lecture163 e6 f2 ~' S! e  g$ Y& U! S$ A
        Lecture170 M, I- C/ }) h0 d
        Lecture18# R  }$ y/ T. M3 w
        Lecture19_r
* }9 u  }( z; N斯坦福大学公开课 :机器学习课程. L3 X+ L/ Y) x: L
[第1集] 机器学习的动机与应用- r1 f* H7 N7 t* Q# S
        [第2集] 监督学习应用.梯度下降
3 o( b6 I6 @4 @% S3 b6 q0 H        [第3集] 欠拟合与过拟合的概念- {  X4 o5 n2 U1 e! }
        [第4集] 牛顿方法
0 Y; O3 U5 o$ g) O6 s: ^$ |  c        [第5集] 生成学习算法
4 [* \6 m# @4 \; Q4 R3 K0 G- L) f        [第6集] 朴素贝叶斯算法( Z. |$ I2 j" I( w+ {
        [第7集] 最优间隔分类器问题
; u( T4 [6 o& Z' s        [第8集] 顺序最小优化算法
2 K5 O& v) v$ F" A+ v7 W: T; w8 U        [第9集] 经验风险最小化: u2 S7 \9 {+ O; ^& e0 C% V8 D
        [第10集] 特征选择
3 ]% Q; X# M$ E+ L        [第11集] 贝叶斯统计正则化: {, p3 i% X9 M% E
        [第12集] K-means算法- n- h" c. p' W5 r
        [第13集] 高斯混合模型$ S1 y4 e( S4 q
        [第14集] 主成分分析法
2 @* o: u) J2 o& `7 y. y& n: V        [第15集] 奇异值分解! ?' f+ N  E; R  T) |: m5 P
        [第16集] 马尔可夫决策过程8 U6 I/ t% Z% }  d
        [第17集] 离散与维数灾难# z- U- J2 U& l& V2 p; _* ?6 l4 f
        [第18集] 线忄生二次型调节控制
- @0 c8 x4 W  a; F6 A        [第19集] 微分动态规划
) ~9 g3 |' N; X8 \7 r        [第20集] 策略搜索0 B# s6 `( E  X+ U( ]
        斯坦福大学公开课 :机器学习课程/ G, {' ^0 S' n7 M
- m) p* J2 y4 m, o( h: F

6 M- S: J  i# Q, [( [下载地址* G0 b5 x- ~% S" k
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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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