机器学习视频教程4套

教程名称：机器学习视频教程4套

教程目录：

机器学习-吴恩达-Coursera

01 – I. Introduction (Week 1)

02 – II. Linear Regression with One Variable (Week 1)

03 – III. Linear Algebra Review (Week 1, Optional)

04 – IV. Linear Regression with Multiple Variables (Week 2)

05 – V. Octave Tutorial (Week 2)

06 – VI. Logistic Regression (Week 3)

07 – VII. Regularization (Week 3)

08 – VIII. Neural Networks Representation (Week 4)

09 – IX. Neural Networks Learning (Week 5)

10 – X. Advice for Applying Machine Learning (Week 6)

11 – XI. Machine Learning System Design (Week 6)

12 – XII. Support Vector Machines (Week 7)

13 – XIII. Clustering (Week 8)

14 – XIV. Dimensionality Reduction (Week 8)

15 – XV. Anomaly Detection (Week 9)

16 – XVI. Recommender Systems (Week 9)

17 – XVII. Large Scale Machine Learning (Week 10)

18 – XVIII. Application Example Photo OCR(Week 10)

19 – XIX. Conclusion(Week 10)

20 – Programming Exercises

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炼数成金-机器学习

第1课 机器学习概论

第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测

第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧

第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计

第5课 线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警

第6课 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析

第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？

第8课 人工神经网络，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估

第9课 通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别，人脸识别

第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器、以及 聚类算法

第11课 聚类，孤立点判别。案例：推荐系统，自动品酒器，作弊识别，社会系统团体识别

资料

龙星计划_机器学习

Lecture01

Lecture02

Lecture03

Lecture04

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Lecture06

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Lecture11

Lecture12

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Lecture14

Lecture15

Lecture16

Lecture17

Lecture18

Lecture19

斯坦福大学公开课 ：机器学习课程

[第1集] 机器学习的动机与应用

[第2集] 监督学习应用.梯度下降

[第3集] 欠拟合与过拟合的概念

[第4集] 牛顿方法

[第5集] 生成学习算法

[第6集] 朴素贝叶斯算法

[第7集] 最优间隔分类器问题

[第8集] 顺序最小优化算法

[第9集] 经验风险最小化

[第10集] 特征选择

[第11集] 贝叶斯统计正则化

[第12集] K-means算法

[第13集] 高斯混合模型

[第14集] 主成分分析法

[第15集] 奇异值分解

[第16集] 马尔可夫决策过程

[第17集] 离散与维数灾难

[第18集] 线性二次型调节控制

[第19集] 微分动态规划

[第20集] 策略搜索

斯坦福大学公开课 ：机器学习课程

机器学习课件

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