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适合人群: 有数学与计算机编程基础，希望了解机器学习与神经网络的同学。 课程概述: 本门课程是 Coursera 上的第一门课，也是吴恩达（Andrew Ng）老师的经典之作，并授权网易汉化发布。从2011年上线到2017年，本门课程已经在全球积累了180万名学员，给许多人工智能入门者提供了全新的学习途径。 本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别等内容， 同时还引用了许多机器学习案例，让你学会在智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域应用机器学习。 课程目录: 章节1:绪论:初识机器学习 课时1欢迎参加《机器学习》课程 课时2什么是机器学习？ 课时3监督学习 课时4无监督学习 课时5问题 章节2:单变量线性回归 课时6模型描述 课时7代价函数 课时8代价函数（一） 课时9代价函数（二） 课时10梯度下降 课时11梯度下降知识点总结 课时12线性回归的梯度下降 课时13本章课程总结 章节3:线性回归回顾 课时14矩阵和向量 课时15加法和标量乘法 课时16矩阵向量乘法 课时17矩阵乘法 课时18矩阵乘法特征 课时19逆和转置 章节4:配置 课时20安装 MTLAB 并设置编程任务环境 课时21安装 MATLAB 课时22在 Windows 上安装 Octave 课时23在 Mac OS X 上安装 Octave 课时24在 Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier) 上安装 Octave 课时25GNU/Linux 上安装 Octave 课时26更多 Octave/MATLAB 资源 章节5:多变量线性回归 课时27多功能 课时28多元梯度下降法 课时29多元梯度下降法演练 I – 特征缩放 课时30多元梯度下降法II – 学习率 课时31特征和多项式回归 课时32正规方程（区别于迭代方法的直接解法） 课时33正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法 课时34完成并提交编程作业 章节6:Octave/Matlab 教程 课时35基本操作 课时36移动数据 课时37计算数据 课时38数据绘制 课时39控制语句:for，while，if 语句 课时40矢量 课时41本章课程总结 章节7:Logistic 回归 课时42分类 课时43假设陈述 课时44决策界限 课时45代价函数 课时46简化代价函数与梯度下降 课时47高级优化 课时48多元分类:一对多 课时49本章课程总结 章节8:正则化 课时50过拟合问题 课时51代价函数 课时52线性回归的正则化 课时53Logistic 回归的正则化 章节9:神经网络学习 课时54非线性假设 课时55神经元与大脑 课时56模型展示Ⅰ 课时57模型展示Ⅱ 课时58例子与直觉理解Ⅰ 课时59例子与直觉理解Ⅱ 课时60多元分类 章节10:神经网络参数的反向传播算法 课时61代价函数 课时62反向传播算法 课时63理解反向传播 课时64使用注意:展开参数 课时65梯度检测 课时66随机初始化 课时67组合到一起 课时68无人驾驶 章节11:应用机器学习的建议 课时69决定下一步做什么 课时70评估假设 课时71模型选择和训练、验证、测试集 课时72诊断偏差与方差 课时73正则化和偏差、方差 课时74学习曲线 课时75决定接下来做什么 章节12:机器学习系统设计 课时76确定执行的优先级 课时77误差分析 课时78不对称性分类的误差评估 课时79精确度和召回率的权衡 课时80机器学习数据 章节13:支持向量机 课时81优化目标 课时82直观上对大间隔的理解 课时83大间隔分类器的数学原理 课时84核函数 课时85核函数 课时86使用SVM 章节14:无监督学习 课时87无监督学习 课时88K-Means算法 课时89优化目标 课时90随机初始化 课时91选取聚类数量 章节15:降维 课时92目标 I:数据压缩 课时93目标 II:可视化 课时94主成分分析问题规划 课时95主成分分析问题规划 课时96压缩重现 课时97主成分数量选择 课时98应用 PCA 的建议 章节16:异常检测 课时99问题动机 课时100高斯分布 课时101算法 课时102开发和评估异常检测系统 课时103异常检测 VS 监督学习 课时104选择要使用的功能 课时105多变量高斯分布 课时106使用多变量高斯分布的异常检测 章节17:推荐系统 课时107问题规划 课时108基于内容的推荐算法 课时109协同过滤 课时110协同过滤算法 课时111矢量化:低轶矩阵分解 课时112实施细节:均值规范化 下载地址:
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发表于 2018-9-2 20:00:45
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