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(超爽中英!) 2025公认最好的【吴恩达机器学习】教程！附课件代码 Machine Learning Specialization

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2024-03-26 12:19:08

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吴恩达机器学习

计算机技术

吴恩达机器学习发消息

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真人秒变二次元！快来PC端星流，随意生成！

1.1 欢迎来到机器学习!

02:45

1.2 机器学习的应用

04:29

2.1 什么是机器学习

05:36

2.2 监督学习 part 1

06:57

2.3 监督学习 part 2

07:17

2.4 非监督学习 part 1

08:54

2.5 非监督学习 part 2

03:40

2.6 Jupyter Notebooks

04:30

3.1 线性回归模型 part 1

10:27

3.2 线性回归模型 part 2

06:45

3.3 代价函数

09:05

3.4 代价函数的直观理解

15:47

3.5 可视化代价函数

08:34

3.6 可视化的例子

06:01

4.1 梯度下降

08:04

4.2 实现梯度下降

10:00

4.3 梯度下降的直观理解

07:02

4.4 学习率

09:04

4.5 线性回归中的梯度下降

06:37

4.6 运行梯度下降

05:49

5.1 多类特征

09:52

5.2 向量化 part 1

06:55

5.3 向量化 part 2

06:53

5.4 多元线性回归的梯度下降法

07:47

6.1 特征缩放 part 1

06:36

6.2 特征缩放 part 2

07:35

6.3 检查梯度下降是否收敛

05:40

6.4 学习率的选择

06:07

6.5 特征工程

03:05

6.6 多项式回归

05:53

7.1 Motivations

09:48

7.2 逻辑(logistic)回归

09:49

7.3 决策边界

10:43

8.1 逻辑回归的代价函数

12:00

8.2 逻辑回归的简化版代价函数

05:46

9.1 梯度下降实现

06:32

10.1 过拟合的问题

11:53

10.2 解决过拟合

08:16

10.3 正则化代价函数

09:04

10.4 正则化线性回归

08:53

10.5 正则化logistic回归

05:33

1.1 欢迎来到第二部分_高级学习算法

02:54

1.2 神经元和大脑

10:53

1.3 需求预测

16:24

1.4 例子：图像识别

06:36

2.1 神经网络中的层

09:50

2.2 更复杂的神经网络

07:19

2.3 推理：做出预测(前向传播)

05:24

3.1 代码中的推理

07:13

3.2 TensorFlow中的数据

11:20

3.3 构建一个神经网络

08:21

4.1 在一个单层中的前向传播

05:07

4.2 前向传播的一般实现

07:53

5.1 是否有路通向AGI(通用人工智能)

10:35

6.1 神经网络如何高效实现

04:23

6.2 矩阵乘法

09:28

6.3 矩阵乘法的规则

09:33

6.4 矩阵乘法代码

06:42

7.1 TensorFlow实现

03:38

7.2 训练细节

13:41

8.1 sigmoid的替代品

05:30

8.2 选择激活函数

08:25

8.3 为什么我们需要激活函数

05:32

9.1 多类

03:29

9.2 Softmax

11:33

9.3 神经网络的Softmax输出

07:25

9.4 softmax的改进实现

09:13

9.5 多个输出的分类(Optional)

04:20

10.1 高级优化方法

06:26

10.2 Additional Layer Types

08:56

11.1 决定下一步做什么

03:42

11.2 模型评估

10:26

11.3 模型选择和训练交叉验证测试集

14:53

12.1 诊断偏差和方差

11:13

12.2 正则化和偏差或方差

10:37

12.3 建立表现基准

09:26

12.4 学习曲线

12:14

12.5 再次决定下一步做什么

08:47

12.6 偏差或方差与神经网络

10:45

13.1 机器学习的迭代发展

07:43

13.2 误差分析

08:21

13.3 添加数据

14:24

13.4 迁移学习：使用其他任务中的数据

12:11

13.5 机器学习项目的完整周期

08:45

13.6 公平、偏见与伦理

09:57

14.1 倾斜数据集的误差指标

11:36

14.2 精确率与召回率的权衡

11:50

15.1 决策树模型

07:06

15.2 学习过程

11:21

16.1 测量纯度

07:50

16.2 选择拆分信息增益

11:52

16.3 整合

09:29

16.4 使用分类特征的一种独热编码(One-Hot)

05:26

16.5 连续的有价值特征

06:55

16.6 回归树 (optional)

09:52

17.1 使用多个决策树

03:57

17.2 放回抽样

04:00

17.3 随机森林算法

06:23

17.4 XGBoost

07:26

17.5 什么时候使用决策树

06:55

1.1 欢迎来到第三部分无监督学习、推荐系统和强化学习

03:23

2.1 什么是聚类

04:13

2.2 K-means的直观理解

06:50

2.3 K-means算法

09:51

2.4 优化目标

11:14

2.5 初始化K-means

08:54

2.6 选择聚类的个数

07:58

3.1 发现异常事件

11:55

3.2 高斯（正态）分布

10:51

3.3 异常检测算法

12:09

3.4 开发和评估异常检测系统

11:39

3.5 异常检测 vs. 监督学习

08:09

3.6 选择要使用的特征

14:58

4.1 提出建议

05:33

4.2 使用每项特征

11:23

4.3 协同过滤算法

13:56

4.4 Binary labels- favs, likes and c

08:28

5.1 均值归一化

08:46

5.2 协同过滤的TensorFlow实现

11:39

5.3 查找相关项目

06:34

6.1 协同过滤 vs. 基于内容的过滤

09:46

6.2 Deep learning for content-based

09:43

6.3 从大目录中推荐

07:53

6.4 推荐系统的道德使用

10:49

6.5 基于内容过滤的TensorFlow实现

04:49

7.1 什么是强化学习

08:49

7.2 火星探测器示例

06:42

7.3 The Return in reinforcement lear

10:19

7.4 强化学习中的决策与策略制定

02:38

7.5 回顾关键概念

05:35

8.1 状态动作值函数定义

10:37

8.2 状态动作值函数示例

05:23

8.3 Bellman方程

12:53

8.4 随机环境（可选）

08:25

9.1 连续状态空间应用示例

06:25

9.2 月球着陆器

05:55

9.3 学习状态值函数

16:51

9.4 算法优化-改进的神经网络结构

03:02

9.5 算法优化ϵ-贪婪策略

09:00

9.6 算法优化-小批量和软更新（可选）

11:44

9.7 强化学习的状态

02:55

10.1 总结与感谢

03:12

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