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吴恩达机器学习
网易杭州研究院
立即学习
适用人群

有数学与计算机编程基础,希望了解机器学习与神经网络的同学。

课程概述
本门课程是 Coursera 上的第一门课,也是吴恩达(Andrew Ng)老师的经典之作,并授权网易汉化发布。从2011年上线到2017年,本门课程已经在全球积累了180万名学员,给许多人工智能入门者提供了全新的学习途径。

本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别等内容,
同时还引用了许多机器学习案例,让你学会在智能机器人(感知和控制)、文本理解(网络搜索和垃圾邮件过滤)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域应用机器学习。

最新深度学习课程:https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

【致谢】
本课程原始字幕由黄海广博士提供。在此原始字幕的翻译过程中,黄海广为主要翻译人员,其他参与翻译人员包括:刘竞、孙中卫、徐霄阳、郭帅、仇利克、仇志金、王玺、徐文进、周丽雅。
网易在此原始字幕基础上进行了校对修改,参与校对修改人员有:蒋慧桢、祝彦森、沈敏琰、杨枭、刘振卫、潘哲、张奕声、陈璟仪、赖晓适。
感谢以上的字幕贡献者,及提供了专业名词翻译规范的李轩与曹骁威、和组织了此次课程引进与字幕翻译制作的网易相关工作人员。
以上排名不分先后。
目录
章节1:
绪论:初识机器学习
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章节2:
单变量线性回归
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章节3:
线性代数回顾
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章节4:
配置
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章节5:
多变量线性回归
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章节6:
Octave/Matlab 教程
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章节7:
Logistic 回归
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章节8:
正则化
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章节9:
神经网络学习
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章节10:
神经网络参数的反向传播算法
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章节11:
应用机器学习的建议
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章节12:
机器学习系统设计
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章节13:
支持向量机
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章节14:
无监督学习
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章节15:
降维
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章节16:
异常检测
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章节17:
推荐系统
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章节18:
大规模机器学习
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章节19:
应用举例:照片OCR(光学字符识别)
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章节20:
总结与感谢
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