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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