admin 发表于 2020-12-21 16:02:30

机器学习视频教程4套


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
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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

zgl7900 发表于 2020-12-27 06:51:41

不错 又更新教程了

shuqi168 发表于 2020-12-28 21:02:52

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网络游侠 发表于 2020-12-29 08:21:41

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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

sky322 发表于 2020-12-29 10:23:43

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aliang55 发表于 2020-12-29 16:22:18

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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

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