【公开课】斯坦福大学:机器学习 吴恩达(全100讲)

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正在播放:第1讲 欢迎参加《机器学习》课程 最近更新时间:2023-06-27 00:00 上传时间:2023-06-26 08:34:44 观看:22692人

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简介:【公开课】斯坦福大学:机器学习 吴恩达(全100讲)
  • 第1讲 欢迎参加《机器学习》课程

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  • 第2讲 什么是机器学习?

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  • 第3讲 监督学习

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  • 第4讲 无监督学习

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  • 第5讲 模型描述

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  • 第6讲 代价函数

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  • 第7讲 代价函数I

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  • 第8讲 代价函数II

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  • 第9讲 梯度下降

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  • 第10讲 梯度下降知识点总结

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  • 第11讲 线性回归的梯度下降

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  • 第12讲 矩阵和向量

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  • 第13讲 加法和标量乘法

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  • 第14讲 矩阵向量乘法

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  • 第15讲 矩阵乘法

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  • 第16讲 矩阵乘法特征

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  • 第17讲 逆和转置

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  • 第18讲 多功能

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  • 第19讲 多元梯度下降法

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  • 第20讲 多元梯度下降法演练I 特征缩放

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  • 第21讲 多元梯度下降法II 学习率

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  • 第22讲 特征和多项式回归

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  • 第23讲 正规方程(区别于迭代方法的直接解法)

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  • 第24讲 正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法

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  • .第25讲 导师的编程小技巧

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  • 第26讲 基本操作

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  • 第27讲 移动数据

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  • 第28讲 计算数据

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  • 第29讲 数据绘制

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  • 第30讲 控制语句:

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  • 第31讲 矢量

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  • 第32讲 分类

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  • 第33讲 假设陈述

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  • 第34讲 决策界限

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  • 第35讲 代价函数

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  • 第36讲 简化代价函数与梯度下降

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  • 第37讲 高级优化

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  • 第38讲 多元分类:一对多

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  • 第39讲 过拟合问题

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  • 第40讲 代价函数

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  • 41.第41讲 线性回归的正则化

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  • 第42讲 Logistic 回归的正则化

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  • 第43讲 非线性假设

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  • 第44讲 神经元与大脑

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  • 第45讲 模型展示I

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  • 第46讲 模型展示II

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  • 第47讲 例子与直觉理解I

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  • 第48讲 例子与直觉理解II

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  • 第49讲 多元分类

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  • 第50讲 代价函数

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  • 第51讲 反向传播算法

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  • 第52讲 理解反向传播

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  • 第53讲 使用注意:展开参数

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  • 第54讲 梯度检测

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  • 第55讲 随机初始化

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  • 第56讲 组合到一起

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  • 第57讲 无人驾驶

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  • 第58讲 决定下一步做什么

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  • 第59讲 评估假设

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  • 第60讲 模型选择和训练、验证、测试集

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  • 第61讲 诊断偏差与方差

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  • 第62讲 正则化和偏差、方差

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  • 第63讲 学习曲线

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  • 第64讲 决定接下来做什么

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  • 第65讲 确定执行的优先级

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  • 第66讲 误差分析

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  • 第67讲 不对称性分类的误差评估

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  • 第68讲 精确度和召回率的权衡

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  • 第69讲 机器学习数据

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  • 第70讲 优化目标

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  • 第71讲 直观上对大间隔的理解

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  • 第72讲 大间隔分类器的数学原理

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  • 第73讲 核函数Ⅰ

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  • 第74讲 核函数II

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  • 第75讲 使用SVM

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  • 第76讲 无监督学习

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  • 第77讲 K-Means算法

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  • .第78讲 优化目标

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  • 第79讲 随机初始化

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  • 第80讲 选取聚类数量

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  • 第81讲 目标I:数据压缩

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  • 第82讲 目标II:可视化

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  • 第83讲 主成分分析问题规划I

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  • 第84讲 主成分分析问题规划II

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  • 第85讲 主成分数量选择

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  • .第86讲 压缩重现

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  • 第87讲 应用PCA的建议

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  • 第88讲 问题动机

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  • 第89讲 高斯分布

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  • 第90讲 算法

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  • 第91讲 开发和评估异常检测系统

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  • 第92讲 异常检测VS监督学习

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  • 第93讲 选择要使用的功能

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  • 第94讲 多变量高斯分布

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  • 第95讲 使用多变量高斯分布的异常检测

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  • 第96讲 问题规划

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  • 第97讲 基于内容的推荐算法

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  • 第98讲 协同过滤

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  • 第99讲 协同过滤算法

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  • .第100讲 矢量化:低轶矩阵分解

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  • 课程介绍

    振南知波

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