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机器学习 (吴恩达) - 中文版

斯坦福大学吴恩达(Andrew Ng)教授的经典机器学习课程,被誉为"机器学习入门第一课"。课程讲解监督学习、无监督学习、神经网络等核心概念,配有完整的中文字幕,全球超过500万学习者。

计算机科学 · 150课时

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课程目录

第1讲 机器学习简介
第2讲 监督学习
第3讲 无监督学习
第4讲 线性回归模型
第5讲 代价函数
第6讲 梯度下降
第7讲 多维特征
第8讲 特征缩放
第9讲 多项式回归
第10讲 逻辑回归
第11讲 决策边界
第12讲 逻辑回归代价函数
第13讲 过拟合问题
第14讲 正则化
第15讲 神经网络基础
第16讲 神经网络学习
第17讲 反向传播算法
第18讲 机器学习诊断法
第19讲 偏差与方差
第20讲 误差分析
第21讲 精确率与召回率
第22讲 支持向量机(SVM)
第23讲 核函数
第24讲 K-Means聚类
第25讲 PCA降维
第26讲 异常检测
第27讲 推荐系统
第28讲 协同过滤
第29讲 大规模机器学习
第30讲 随机梯度下降
第31讲
第32讲
第33讲
第34讲
第35讲
第36讲
第37讲
第38讲
第39讲
第40讲
第41讲
第42讲
第43讲
第44讲
第45讲
第46讲
第47讲
第48讲
第49讲
第50讲