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机器学习第一课

机器学习第一课

作者: 美环花子若野 | 来源:发表于2019-01-26 10:45 被阅读7次

一、前言这门课的宗旨就是:“手把手推导机器学习理论,行对行练习徒手代码过程”吴恩达在斯坦福的机器学习课,是很多人最初入门机器学习的课,10年有余,目前仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课,结果一不小心从斯坦福火遍全球,而后来的事情大家都知道了。吴恩达这些年,从谷歌大脑项目到创立Coursera再到百度首席科学家再再到最新开设了深度学习deeplearning.ai,辗转多年依然对CS229不离不弃。个人认为:吴恩达的机器学习课程在机器学习入门的贡献相当于牛顿、莱布尼茨对于微积分的贡献。区别在于,吴恩达影响了10年,牛顿影响了200年。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(Web搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。本课程相对以前的机器学习视频cs229(2008),这个视频更加清晰,而且每课都有课件,推荐学习。二、每周学习时间安排本课程需要11周共18节课, 每周具体时间划分为4个部分:1部分安排周一到周二2部分安排在周四到周五3部分安排在周日4部分作业是本周任何时候空余时间周日晚上提交作业运行截图周三、周六休息^_^三、分节学习任务第1部分学习任务(1)观看机器学习绪论,了解机器学习的概括和应用案例以及训练营后续的一些学习安排

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