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标题: 斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2024-8-13 15:33
标题: 斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记
课程概述( }  k7 _. c% e+ F$ K
课程地址:
, c1 i$ L4 R7 z( j0 c0 O* Ohttps://www.coursera.org/course/ml) u" I! }: \% r" l+ P. {
Machine Learning(机器学习 )是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是 演绎 。在过去的十年中,机器学习帮助我们自动驾驶汽车,有效的语音识别,有效的网络搜索, 并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍,你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的 取得方式 。在本课中,您将学习最有效的机器学习技术,并获得实践,让它们为自己的工作。更重要的是,你会不仅得到理论基础的学习,而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后,你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程 。主题包括:
3 \7 N  _) G& W; f(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。
1 M! I# h0 Q8 [& N' N5 c(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。8 P9 m0 k, @. L) \
(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。
0 F/ z& H7 {( T4 x# d本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解( Web搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。
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[2014]机器学习个人笔记完整版v5.1.pdf

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作者: jiayuntao    时间: 2024-8-19 22:58
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作者: jiayuntao    时间: 2024-9-19 20:23
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