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【吳恩達】機器學習經典名課

  • 博學名師講座大小:9.8 GB 更新時間:2020-11-08 09:54:37
  • Tags: 授權方式:博學商學院版權
  • 講座類別:技術 / 實用技術 講座語言:簡體中文
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【吳恩達】機器學習經典名課——更多資源,課程更新在 博學商學院www.cdbzjc.com

博學商學院資源,名師講座課程簡介:

 【吳恩達】機器學習經典名課

教程介紹
本課程將廣泛介紹機器學習、數據挖掘和統計模式識別等內容,同時還引用了許多機器學習案例,讓你學會在智能機器人(感知和控制)、文本理解(網絡搜索和垃圾郵件過濾)、計算機視覺、醫學信息學、音頻、數據庫挖掘等領域應用機器學
博學網課程目錄:
│ 
├─章節1 初識機器學習
│      01歡迎參加《機器學習》課程.mp4
│      02什么是機器學習.mp4
│      03監督學習.mp4
│      04無監督學習.mp4
│     
├─章節10 神經網絡參數的反向傳播算法
│      61代價函數.mp4
│      62反向傳播算法.mp4
│      63理解反向傳播.mp4
│      64使用注意:展開函數.mp4
│      65梯度檢測.mp4
│      66隨機初始化.mp4
│      67組合到一起.mp4
│      68無人駕駛.mp4
│     
├─章節11 應用機器學習的建議
│      69決定下一步做什么 - 副本.mp4
│      69決定下一步做什么.mp4
│      70評估假設 - 副本.mp4
│      70評估假設.mp4
│      71模型選擇和訓練、驗證、測試集.mp4
│      72診斷偏差與方差.mp4
│      73正則化和偏差、方程.mp4
│      74學習曲線 - 副本.mp4
│      74學習曲線.mp4
│     
├─章節12 機器學習系統設計
│      75決定接下來做什么.mp4
│      76確定執行的優先級.mp4
│      77誤差分析.mp4
│      78不對稱性分類的誤差評估.mp4
│      79精確度和召回率的權衡.mp4
│      80機器學習數據.mp4
│     
├─章節13 支持向量機
│      81優化目標.mp4
│      82直觀上對大間隔的理解.mp4
│      83大間隔分類器的數學原理.mp4
│      84核函數.mp4
│      85核函數2.mp4
│      86使用SVM.mp4
│     
├─章節2 單變量線性回歸
│      06模型描述.mp4
│      07代價函數.mp4
│      08代價函數(一).mp4
│      09代價函數(二).mp4
│      10梯度下降.mp4
│      11梯度下降知識點總結.mp4
│      12線性回歸的梯度下降.mp4
│     
├─章節3 線性回歸回顧
│      14矩陣和向量.mp4
│      15加法和標量乘法.mp4
│      16矩陣向量乘法.mp4
│      17矩陣乘法.mp4
│      18矩陣乘法特征.mp4
│      19逆和轉置.mp4
│     
├─章節4 配置
│      配置.txt
│     
├─章節5 多變量線性回歸
│      27多功能.mp4
│      28多元梯度下降法.mp4
│      29多元梯度下降法演練I-特征縮放.mp4
│      30多元梯度下降法II-學習率.mp4
│      31特征和多項式回歸.mp4
│      32正規方程(區別于迭代方法的直接解法).mp4
│      33正規方程在矩陣不可逆情況下的解決方法.mp4
│      34完成并提交編程作業.mp4
│     
├─章節6 Octave Matlab教程
│      35基本操作.mp4
│      36移動數據.mp4
│      37計算數據.mp4
│      38數據繪制.mp4
│      39控制語句:for,while,if語句.mp4
│      40矢量.mp4
│     
├─章節7 Logistic回歸
│      42分類.mp4
│      43假設陳述.mp4
│      44決策界限.mp4
│      45代價函數.mp4
│      46簡化代價函數與梯度下降.mp4
│      47高級優化.mp4
│      48多元分類:一對多.mp4
│     
├─章節8 正則化
│      50過擬合問題.mp4
│      51代價函數.mp4
│      52線性回歸的正則化.mp4
│      53Logistic回歸的正則化.mp4
│     
└─章節9 神經網絡學習
        54非線性假設.mp4
        55神經元與大腦.mp4
        56模型展示I.mp4
        57模型展示II.mp4
        58例子與直覺理解I.mp4
        59例子與直覺理解II.mp4
        60多元分類.mp4

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