01欢迎参加《机器学习》课程
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吴恩达机器学习
视频选集
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01欢迎参加《机器学习》课程
06:56
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
10:25
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
10:12
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 - 副本
07:36
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
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