文件名称:
机器学习个人笔记完整版(附数学公式)v5.28
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上传时间: 2018-11-12
详细说明: 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: (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。 本课程需要10周共18节课,相对以前的机器学习视频,这个视频更加清晰,而且每课都有ppt课件,推荐学习。 我和我的团队翻译了部分视频,目前已经翻译完毕,内嵌中英文字幕,推荐使用potplayer。此外,我无偿把字幕贡献给了网易云课堂,他们开了免费课:吴恩达机器学习。 这篇中文笔记,主要是根据视频内容和中文字幕以及ppt来制作,部分来源于网络,如“小小人_V”的笔记,并持续更新。 本人水平有限,如有公式、算法错误,请及时指出,发邮件给我,也可以加我qq。 今日发现这个笔记被下载超过10万次,应该说这个笔记有点用,我发现以前一些翻译小错误,进行了修改,以免误导初学者。 黄海广 2018-3-7 夜 ...展开详情收缩
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