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(强推|双字)最新吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程

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3.7万

2022-07-01 21:55:01

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啥都会一点的研究生发消息

啥都会一点，啥都不精通，自动驾驶感知算法工程师。公众号：啥都会一点的研究生

这才是良心页游！

这游戏太上头了

第一课第一周 1.1 欢迎参加《机器学习》课程

02:45

1.2 机器学习应用

04:29

2.1 机器学习定义

05:36

2.2 监督学习-part-1

06:57

2.3 监督学习-part-2

07:17

2.4 无监督学习-part-1

08:54

2.5 无监督学习-part-2

03:40

2.6 Jupyter notebooks

04:30

3.1 线性回归模型-part-1

10:27

3.2 线性回归模型-part-2

06:45

3.3 代价函数公式

09:05

3.4 理解代价函数

15:47

3.5 可视化代价函数

08:34

3.6 可视化举例

06:01

4.1 梯度下降

08:04

4.2 梯度下降的实现

10:00

4.3 理解梯度下降

07:02

4.4 学习率

09:04

4.5 用于线性回归的梯度下降

06:37

4.6 运行梯度下降

05:49

第二周 1.1 多维特征

09:52

1.2 向量化-part-1

06:55

1.3 向量化-part-2

06:53

1.4 用于多元线性回归的梯度下降法

07:46

2.1 特征缩放-part-1

06:36

2.2 特征缩放-part-2

07:35

2.3 判断梯度下降是否收敛

05:40

2.4 如何设置学习率

06:07

2.5 特征工程

03:05

2.6 多项式回归

05:52

第三周 1.1 动机与目的

09:48

1.2 逻辑回归

09:49

1.3 决策边界

10:43

2.1 逻辑回归中的代价函数

12:00

2.2 简化逻辑回归代价函数

05:45

3.1 实现梯度下降

06:32

4.1 过拟合问题

11:53

4.2 解决过拟合

08:16

4.3 正则化

09:04

4.4 用于线性回归的正则方法

08:53

4.5 用于逻辑回归的正则方法

05:33

（选修）Andrew Ng对话Feifei Li-以人为本的人工智能研究

41:43

第二课第一周1.1 欢迎

02:54

1.2 神经元和大脑

10:53

1.3 需求预测

16:23

1.4 举例-图像感知

06:36

2.1 神经网络中的网络层

09:50

2.2 更复杂的神经网络

07:19

2.3 神经网络前向传播

05:24

3.1 如何用代码实现推理

07:13

3.2 Tensorflow中数据形式

11:20

3.3 搭建一个神经网络

08:21

4.1 单个网络层上的前向传播

05:07

4.2 前向传播的一般实现

07:53

5.1 强人工智能

10:35

6.1 神经网络为何如此高效

04:23

6.2 矩阵乘法

09:28

6.3 矩阵乘法规则

09:33

6.4 矩阵乘法代码

06:42

第二周 1.1 Tensorflow实现

03:38

1.2 模型训练细节

13:41

2.1 Sigmoid激活函数的替代方案

05:30

2.2 如何选择激活函数

08:25

2.3 为什么模型需要激活函数

05:32

3.1 多分类问题

03:29

3.2 Softmax

11:33

3.3 神经网络的Softmax输出

07:25

3.4 Softmax的改进实现

09:13

3.5 多个输出的分类

04:20

4.1 高级优化方法

06:26

4.2 其他的网络层类型

08:56

5.1 什么是导数（选修）

22:57

5.2 计算图（选修）

19:20

5.3 大型神经网络案例（选修）

09:53

第三周 1.1 决定下一步做什么

03:42

1.2 模型评估

10:26

1.3 模型选择&交叉验证测试集的训练方法

14:53

2.1 通过偏差与方法进行诊断

11:13

2.2 正则化、偏差、方差

10:37

2.3 制定一个用于性能评估的基准

09:26

2.4 学习曲线

12:14

2.5 （修订）决定下一步做什么

08:47

2.6 方差与偏差

10:45

3.1 机器学习开发的迭代

07:43

3.2 误差分析

08:21

3.3 添加更多数据

14:24

3.4 迁移学习-使用其他任务中的数据

12:11

3.5 机器学习项目的完整周期

08:45

3.6 公平、偏见与伦理

09:56

4.1 倾斜数据集的误差指标

11:36

4.2 精确率与召回率的权衡

11:50

第四周 1.1 决策树模型

07:06

1.2 学习过程

11:21

2.1 纯度

07:50

2.2 选择拆分信息增益

11:52

2.3 整合

09:29

2.4 独热编码One-hot

05:26

2.5 连续有价值的功能

06:54

2.6 回归树

09:51

3.1 使用多个决策树

03:57

3.2 有放回抽样

04:00

3.3 随机森林

06:23

3.4 XGBoost

07:26

3.5 何时使用决策树

06:55

（选修）Andrew Ng 和 Chris Manning 谈自然语言处理

47:28

第三课第一周1.1 欢迎来到第三课

03:22

2.1 什么是聚类

04:13

2.2 K-means直观理解

06:50

2.3 K-means算法

09:50

2.4 优化目标

11:13

2.5 初始化 K-means

08:54

2.6 选择聚类数量

07:58

3.1 发现异常事件

11:54

3.2 高斯正态分布

10:51

3.3 异常检测算法

12:09

3.4 开发与评估异常检测系统

11:39

3.5 异常检测与监督学习对比

08:09

3.6 选择使用什么特征

14:58

第二周 1.1 提出建议

05:33

1.2 使用每个特征

11:23

1.3 协同过滤算法

13:56

1.4 二进制标签

08:28

2.1 均值归一化

08:46

2.2 协同过滤TensorFlow实现

11:38

2.3 寻找相关特征

06:34

3.1 协同过滤与基于内容过滤对比

09:46

3.2 基于内容过滤的深度学习方法

09:43

3.3 从大型目录中推荐

07:53

3.4 推荐系统中的伦理

10:49

3.5 基于内容过滤的TensorFlow实现

04:49

4.1 降低特征数量（选修）

12:24

4.2 PCA算法（选修）

17:51

4.3 PCA代码实现（选修）

11:04

第三周 1.1 什么是强化学习

08:49

1.2 示例：火星探测器

06:42

1.3 强化学习的回报

10:19

1.4 决策：强化学习中的策略

02:38

1.5 审查关键概念

05:35

2.1 状态-动作价值函数定义

10:37

2.2 状态-动作价值函数示例

05:23

2.3 贝尔曼方程

12:53

2.4 random stochastic environment（可选）

08:25

3.1 示例：连续状态空间应用

06:25

3.2 登月器

05:54

3.3 学习状态值函数

16:51

3.4 算法改进：改进的神经网络架构

03:01

3.5 算法改进：ε-贪婪策略

09:00

3.6 算法改进：小批量和软更新（可选）

11:44

3.7 强化学习的状态

02:55

3.8 课程总结和致谢

03:12

（选修）Andrew Ng 和 Chelsea Finn 谈人工智能和机器人技术

33:20

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