[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程
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
视频选集
（61/112）
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
Java面试拿offer，看这两节就够了
一套搞定offer
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