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吴恩达机器学习课程

1.4万

24

2018-12-26 10:43:17

吴恩达大大的机器学习系列，中文字幕，视频清晰，是我见到整理最全的一份了（缺20-26系列视频，后期找到了再补上）。总共一百多集、14G的学习资料，希望对大家有帮助。

MACHINELEARNING

起了个好听的名字发消息

01欢迎参加《机器学习》课程

06:55

02什么是机器学习

07:15

03监督学习

12:30

04无监督学习

14:14

06模型描述

08:11

07代价函数

08:13

08代价函数（一）

11:10

09代价函数（二）

08:49

10梯度下降

11:31

11梯度下降知识点总结

11:52

12线性回归的梯度下降

10:21

14矩阵和向量

08:46

15加法和标量乘法

06:55

16矩阵向量乘法

13:40

17矩阵乘法

11:10

18矩阵乘法特征

09:03

19逆和转置

11:14

27多功能

08:23

28多元梯度下降法

05:05

29多元梯度下降法演练I-特征缩放

08:53

30多元梯度下降法II-学习率

08:59

31特征和多项式回归

07:40

32正规方程（区别于迭代方法的直接解法）

16:19

33正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法

06:00

34完成并提交编程作业

03:34

35基本操作

14:00

36移动数据

16:08

37计算数据

13:16

38数据绘制

09:39

39控制语句：for,while,if语句

12:57

40矢量

13:49

42分类

08:09

43假设陈述

07:25

44决策界限

14:50

45代价函数

10:24

46简化代价函数与梯度下降

10:16

47高级优化

14:07

48多元分类：一对多

06:16

50过拟合问题

09:43

51代价函数

10:11

52线性回归的正则化

10:41

53Logistic回归的正则化

08:35

54非线性假设

09:37

55神经元与大脑

07:48

56模型展示I

12:02

57模型展示II

11:47

58例子与直觉理解I

07:16

59例子与直觉理解II

10:21

60多元分类

03:52

61代价函数

06:44

62反向传播算法

12:00

63理解反向传播

12:45

64使用注意：展开函数

07:48

65梯度检测

11:38

66随机初始化

06:52

67组合到一起

13:24

68无人驾驶

06:31

69决定下一步做什么 - 副本

05:51

69决定下一步做什么

05:51

70评估假设

07:36

71模型选择和训练、验证、测试集

12:04

72诊断偏差与方差

07:43

73正则化和偏差、方程

11:21

74学习曲线 - 副本

11:54

74学习曲线

11:54

75决定接下来做什么

06:51

76确定执行的优先级

09:30

77误差分析

13:13

78不对称性分类的误差评估

11:36

79精确度和召回率的权衡

14:06

80机器学习数据

11:10

81优化目标

14:48

82直观上对大间隔的理解

10:37

83大间隔分类器的数学原理

19:42

84核函数

15:45

85核函数2

15:44

86使用SVM

21:03

87无监督学习

03:18

88K-Means算法

12:33

89优化目标

07:05

90随机初始化

07:50

91选取聚类数量

08:23

92目标一数据压缩

10:10

93目标二可视化

05:28

94主成分分析问题规划1

09:06

95主成分分析问题规划2

15:15

96压缩重现

03:55

97主成分数量选择

10:31

98应用PCA的建议

12:49

99问题动机

07:39

100高斯分布

10:28

101算法

12:03

102开发和评估异常检测系统

13:08

103异常检测VS监督学习

07:37

104选择要使用的功能

12:18

105多变量高斯分布

13:47

106使用多变量高斯分布的异常检测

14:04

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