3 }# \3 \* o3 p- {本资料来自AI大佬吴达恩老师AndrewNg学习笔记。 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: (一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。 (二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。 (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)。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。 想要免费获取本文件在内的更多资源吗?请联系数学中国-南方QQ3242420264获取。
5 k' e; u. K5 E- E: b6 g3 o本学习资料共找到18个章节,每个章节都分成多个小节教学,全程英文教学,本帖提供第二章的8节内容下载。
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2 - 1 - Model Representation (8 min).mp4
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2 - 2 - Cost Function (8 min).mp4
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2 - 3 - Cost Function - Intuition I (11 min).mp4
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2 - 4 - Cost Function - Intuition II (9 min).mp4
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2 - 5 - Gradient Descent (11 min).mp4
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2 - 6 - Gradient Descent Intuition (12 min).mp4
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2 - 7 - Gradient Descent For Linear Regression (10 min).mp4
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2 - 8 - What-'s Next (6 min).mp4
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Lecture2.pdf
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