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[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程

505.0万

6.1万

2019-04-28 18:08:23

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https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004570029&_trace_c_p_k2_=60b3accf313c45bcbd5dddc890ff4346 适合初学机器学习、深度学习的人学习。视频的讲义:https://github.com/TheisTrue/MLofAndrew-Ng

MACHINELEARNING

岁月觞发消息

1-1.欢迎参加《机器学习》课程

06:56

1-2.什么是机器学习？

07:15

1-3.监督学习

12:30

1-4.无监督学习

14:14

2-1.模型描述

08:11

2-2.代价函数

08:13

2-3.代价函数（一）

11:10

2-4.代价函数（二）

08:49

2-5.梯度下降

11:31

2-6.梯度下降知识点总结

11:52

2-7.线性回归的梯度下降

10:21

3-1.矩阵和向量

08:46

3-2.加法和标量乘法

06:55

3-3.矩阵向量乘法

13:40

3-4.矩阵乘法

11:10

3-5.矩阵乘法特征

09:03

3-6.逆和转置

11:14

4-1.多功能

08:23

4-2.多元梯度下降法

05:05

4-3.多元梯度下降法演练.I.–.特征缩放

08:53

4-4.多元梯度下降法II.–.学习率

08:59

4-5.特征和多项式回归

07:40

4-6.正规方程（区别于迭代方法的直接解法）

16:19

4-7.正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法

06:00

4-8.导师的编程小技巧

03:34

5-1.基本操作

14:00

5-2.移动数据

16:08

5-3.计算数据

13:16

5-4.数据绘制

09:39

5-5.控制语句：for，while，if.语句

12:57

5-6.矢量

13:49

6-1.分类

08:09

6-2.假设陈述

07:25

6-3.决策界限

14:50

6-4.代价函数

10:25

6-5.简化代价函数与梯度下降

10:16

6-6.高级优化

14:07

6-7.多元分类：一对多

06:16

7-1.过拟合问题

09:43

7-2.代价函数

10:12

7-3.线性回归的正则化

10:41

7-4.Logistic.回归的正则化

08:35

8-1.非线性假设

09:37

8-2.神经元与大脑

07:48

8-3.模型展示Ⅰ

12:02

8-4.模型展示Ⅱ

11:47

8-5.例子与直觉理解Ⅰ

07:16

8-6.例子与直觉理解Ⅱ

10:21

8-7.多元分类

03:52

9-1.代价函数

06:44

9-2.反向传播算法

12:00

9-3.理解反向传播

12:45

9-4.使用注意：展开参数

07:48

9-5.梯度检测

11:38

9-6.随机初始化

06:52

9-7.组合到一起

13:24

9-8.无人驾驶

06:31

10-1.决定下一步做什么

05:51

10-2.评估假设

07:36

10-3.模型选择和训练、验证、测试集

12:04

10-4.诊断偏差与方差

07:43

10-5.正则化和偏差、方差

11:21

10-6.学习曲线

11:54

10-7.决定接下来做什么

06:51

11-1.确定执行的优先级

09:30

11-2.误差分析

13:13

11-3.不对称性分类的误差评估

11:36

11-4.精确度和召回率的权衡

14:06

11-5.机器学习数据

11:10

12-1.优化目标

14:48

12-2.直观上对大间隔的理解

10:37

12-3.大间隔分类器的数学原理

19:42

12-4.核函数1

15:45

12-5.核函数2

15:44

12-6.使用SVM

21:03

13-1.无监督学习

03:18

13-2.K-Means算法

12:33

13-3.优化目标

07:05

13-4.随机初始化

07:50

13-5.选取聚类数量

08:23

14-1.目标.I：数据压缩

10:10

14-2.目标.II：可视化

05:28

14-3.主成分分析问题规划1

09:06

14-4.主成分分析问题规划2

15:15

14-5.主成分数量选择

10:31

14-6.压缩重现

03:55

14-7.应用.PCA.的建议

12:49

15-1.问题动机

07:39

15-2.高斯分布

10:28

15-3.算法

12:03

15-4.开发和评估异常检测系统

13:08

15-5.异常检测.VS.监督学习

07:37

15-6.选择要使用的功能

12:18

15-7.多变量高斯分布

13:47

15-8.使用多变量高斯分布的异常检测

14:04

16-1.问题规划

07:55

16-2.基于内容的推荐算法

14:32

16-3.协同过滤

10:15

16-4.协同过滤算法

08:28

16-5.矢量化：低轶矩阵分解

08:29

16-6.实施细节：均值规范化

08:32

17-1.学习大数据集

05:46

17-2.随机梯度下降

13:20

17-3.Mini-Batch.梯度下降

06:19

17-4.随机梯度下降收敛

11:32

17-5.在线学习

12:51

17-6.减少映射与数据并行

14:09

18-1.问题描述与.OCR.pipeline

07:03

18-2.滑动窗口

14:41

18-3.获取大量数据和人工数据

16:21

18-4.天花板分析：下一步工作的.pipeline

13:51

19-1.总结与感谢

04:43

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