吴恩达机器学习经典名课【中英字幕】
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视频选集
（51/112）
课时1-1.欢迎参加《机器学习》课程
06:55
课时1-2.什么是机器学习？
07:15
课时1-3.监督学习
12:30
课时1-4.无监督学习
14:14
课时2-1.模型描述
08:11
课时2-2.代价函数
08:13
课时2-3.代价函数（一）
11:10
课时2-4.代价函数（二）
08:49
课时2-5.梯度下降
11:31
课时2-6.梯度下降知识点总结
11:52
课时2-7.线性回归的梯度下降
10:21
课时3-1.矩阵和向量
08:46
课时3-2.加法和标量乘法
06:55
课时3-3.矩阵向量乘法
13:40
课时3-4.矩阵乘法
11:10
课时3-5.矩阵乘法特征
09:03
课时3-6.逆和转置
11:14
课时4-1.多功能
08:23
课时4-2.多元梯度下降法
05:05
课时4-3.多元梯度下降法演练.I.–.特征缩放
08:53
课时4-4.多元梯度下降法II.–.学习率
08:59
课时4-5.特征和多项式回归
07:40
课时4-6.正规方程（区别于迭代方法的直接解法）
16:19
课时4-7.正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法
06:00
课时4-8.导师的编程小技巧
03:34
课时5-1.基本操作
14:00
课时5-2.移动数据
16:08
课时5-3.计算数据
13:16
课时5-4.数据绘制
09:39
课时5-5.控制语句：for，while，if.语句
12:57
课时5-6.矢量
13:49
课时6-1.分类
08:09
课时6-2.假设陈述
07:25
课时6-3.决策界限
14:50
课时6-4.代价函数
10:24
课时6-5.简化代价函数与梯度下降
10:16
课时6-6.高级优化
14:07
课时6-7.多元分类：一对多
06:16
课时7-1.过拟合问题
09:43
课时7-2.代价函数
10:11
课时7-3.线性回归的正则化
10:41
课时7-4.Logistic.回归的正则化
08:35
课时8-1.非线性假设
09:37
课时8-2.神经元与大脑
07:48
课时8-3.模型展示Ⅰ
12:02
课时8-4.模型展示Ⅱ
11:47
课时8-5.例子与直觉理解Ⅰ
07:16
课时8-6.例子与直觉理解Ⅱ
10:21
课时8-7.多元分类
03:52
课时9-1.代价函数
06:44
课时9-2.反向传播算法
12:00
课时9-3.理解反向传播
12:45
课时9-4.使用注意：展开参数
07:48
课时9-5.梯度检测
11:38
课时9-6.随机初始化
06:52
课时9-7.组合到一起
13:24
课时9-8.无人驾驶
06:31
课时10-1.决定下一步做什么
05:51
课时10-2.评估假设
07:36
课时10-3.模型选择和训练、验证、测试集
12:04
课时10-4.诊断偏差与方差
07:43
课时10-5.正则化和偏差、方差
11:21
课时10-6.学习曲线
11:54
课时10-7.决定接下来做什么
06:51
课时11-1.确定执行的优先级
09:30
课时11-2.误差分析
13:13
课时11-3.不对称性分类的误差评估
11:36
课时11-4.精确度和召回率的权衡
14:06
课时11-5.机器学习数据
11:10
课时12-1.优化目标
14:48
课时12-2.直观上对大间隔的理解
10:37
课时12-3.大间隔分类器的数学原理
19:42
课时12-4.核函数1
15:45
课时12-5.核函数2
15:44
课时12-6.使用SVM
21:03
课时13-1.无监督学习
03:18
课时13-2.K-Means算法
12:33
课时13-3.优化目标
07:05
课时13-4.随机初始化
07:50
课时13-5.选取聚类数量
08:23
课时14-1.目标.I：数据压缩
10:10
课时14-2.目标.II：可视化
05:28
课时14-3.主成分分析问题规划1
09:06
课时14-4.主成分分析问题规划2
15:15
课时14-5.主成分数量选择
10:31
课时14-6.压缩重现
03:55
课时14-7.应用.PCA.的建议
12:49
课时15-1.问题动机
07:39
课时15-2.高斯分布
10:28
课时15-3.算法
12:03
课时15-4.开发和评估异常检测系统
13:08
课时15-5.异常检测.VS.监督学习
07:37
课时15-6.选择要使用的功能
12:18
课时15-7.多变量高斯分布
13:47
课时15-8.使用多变量高斯分布的异常检测
14:04
课时16-1.问题规划
07:55
课时16-2.基于内容的推荐算法
14:32
课时16-3.协同过滤
10:15
课时16-4.协同过滤算法
08:28
课时16-5.矢量化：低轶矩阵分解
08:29
课时16-6.实施细节：均值规范化
08:31
课时17-1.学习大数据集
05:46
课时17-2.随机梯度下降
13:20
课时17-3.Mini-Batch.梯度下降
06:19
课时17-4.随机梯度下降收敛
11:32
课时17-5.在线学习
12:51
课时17-6.减少映射与数据并行
14:09
课时18-1.问题描述与.OCR.pipeline
07:03
课时18-2.滑动窗口
14:41
课时18-3.获取大量数据和人工数据
16:21
课时18-4.天花板分析：下一步工作的.pipeline
13:51
课时19-1.总结与感谢
04:43
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