一 关于此课程


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机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科。最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车、实用的语音识别、高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高。当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次。许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径。在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术。更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技术来解决新问题。最后,您将了解在硅谷企业如何在机器学习和AI领域进行创新。

这个课程在coursea上评价极高,作为机器学习入门非常适合。授课老师是coursea的联合创始人,机器学习大牛Andrew Ng

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二 课程内容

授课内容包含如下

  1. Introduction
  2. Linear Regression with One Variable
  3. Linear Algebra Review
  4. Linear Regression with Multiple Variables
  5. Octave/Matlab Tutorial
  6. Logistic Regression
  7. Regularization
  8. Neural Networks: Representation
  9. Neural Networks: Learning
  10. Advice for Applying Machine Learning
  11. Machine Learning System Design
  12. Support Vector Machines
  13. Unsupervised Learning
  14. Dimensionality Reduction
  15. Anomaly Detection
  16. Recommender Systems
  17. Large Scale Machine Learning
  18. Application Example: Photo OC

三 课程作业

我现将我已经完成的作业分享出来,全部都已经经过了验证,希望能够帮助到大家。

戳我https://github.com/Ds-Hale/Coursea_MachineLearning

也欢迎大家提出问题。

(完)