吴恩达机器学习,敞开人工智能学习之旅
吴恩达(Andrew Ng)是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授,也是Coursera的联合创始人之一。他在机器学习和深度学习范畴有深沉的研讨和教育经历。以下是关于吴恩达机器学习课程和书本的详细信息:
吴恩达机器学习课程
1. Coursera课程: 课程名称:Machine Learning 内容:这门课程是Coursera上的榜首门课,广泛介绍了机器学习、数据发掘和计算模式识别等内容,引用了许多机器学习事例,包含智能机器人、文本了解等使用。
2. 斯坦福大学公开课: 课程名称:机器学习 内容:吴恩达在斯坦福大学开设的公开课,合计100讲,包含了机器学习的根底常识到高档使用。
3. 哔哩哔哩视频: 中英字幕视频:吴恩达的机器学习系列课程,合计112条视频,内容包含机器学习的基本概念、监督学习、无监督学习等。
4. 网易公开课: 中英字幕视频:吴恩达的机器学习系列课程,包含正规方程、矩阵不可逆情况下的解决方法等内容。
吴恩达机器学习书本
1. 《Machine Learning Yearning》: 内容:这本书是吴恩达依据自己多年实践经历整理出来的,首要教授如何将机器学习项目从构思阶段推进到施行阶段。书中包含许多有用的工程实践经历,十分合适从事数据范畴的团队和个人。 下载:你能够经过以下链接下载中英文版。
其他资源
CSDN博客:供给了吴恩达机器学习课程的笔记、视频、作业、代码等资源,合适入门和温习的学习者。 GitHub资源:在GitHub上,有11600 标星的吴恩达机器学习课程资源,包含笔记、代码示例等,合适初学者和进阶者。
吴恩达机器学习教程:敞开人工智能学习之旅
一、吴恩达机器学习教程概述
吴恩达的机器学习教程首要分为以下几个部分:
监督学习:包含线性回归、逻辑回归、支撑向量机等。
无监督学习:包含聚类、降维、引荐系统等。
深度学习:包含神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
机器学习系统规划:包含模型评价、过拟合与欠拟合、正则化等。
二、吴恩达机器学习教程特色
吴恩达的机器学习教程具有以下特色:
理论与实践相结合:教程中不只介绍了机器学习的基本概念和算法,还供给了很多的实践事例和代码示例,协助学习者更好地了解和使用。
按部就班:教程内容从根底到高档,逐渐深化,合适不同水平的学习者。
重视实践:教程着重实践的重要性,鼓舞学习者着手实践,进步解决问题的才能。
更新及时:吴恩达不断更新教程内容,紧跟人工智能范畴的最新开展。
三、吴恩达机器学习教程学习主张
把握根底常识:在学习教程之前,主张先把握线性代数、概率论、计算学等根底常识。
着手实践:经过编写代码完成教程中的事例,加深对常识的了解和使用。
参加评论:参加学习社区,与其他学习者交流心得,共同进步。
继续学习:人工智能范畴开展迅速,要不断学习新常识,跟上年代脚步。
四、吴恩达机器学习教程课程纲要
以下是吴恩达机器学习教程的部分课程纲要:
Week 1 - 介绍 - 单变量线性回归 - 线性代数回忆
Week 2 - 多变量线性回归 - Octave/Matlab 教程
Week 3 - 逻辑回归 - 正则化
Week 4 - 神经网络:体现
Week 5 - 神经网络:学习
Week 6 - 机器学习有用主张 - 机器学习系统规划
Week 7 - 支撑向量机
Week 8 - 非监督式学习 - 降维
Week 9 - 反常检测 - 引荐系统
Week 10 - 大规模机器学习
Week 11 - 使用示例:相片 OCR
吴恩达的机器学习教程为学习者供给了全面、系统的机器学习常识系统。经过学习这门教程,您能够把握机器学习的基本概念、算法和使用,为未来在人工智能范畴的开展奠定坚实根底。
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