【吴恩达】机器学习经典名课

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 【吴恩达】机器学习经典名课

教程介绍 本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别等内容，同时还引用了许多机器学习案例，让你学会在智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域应用机器学 课程目录：
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├─章节1 初识机器学习
│      01欢迎参加《机器学习》课程.mp4
│      02什么是机器学习.mp4
│      03监督学习.mp4
│      04无监督学习.mp4
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├─章节10 神经网络参数的反向传播算法
│      61代价函数.mp4
│      62反向传播算法.mp4
│      63理解反向传播.mp4
│      64使用注意：展开函数.mp4
│      65梯度检测.mp4
│      66随机初始化.mp4
│      67组合到一起.mp4
│      68无人驾驶.mp4
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├─章节11 应用机器学习的建议
│      69决定下一步做什么 - 副本.mp4
│      69决定下一步做什么.mp4
│      70评估假设 - 副本.mp4
│      70评估假设.mp4
│      71模型选择和训练、验证、测试集.mp4
│      72诊断偏差与方差.mp4
│      73正则化和偏差、方程.mp4
│      74学习曲线 - 副本.mp4
│      74学习曲线.mp4
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├─章节12 机器学习系统设计
│      75决定接下来做什么.mp4
│      76确定执行的优先级.mp4
│      77误差分析.mp4
│      78不对称性分类的误差评估.mp4
│      79精确度和召回率的权衡.mp4
│      80机器学习数据.mp4
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├─章节13 支持向量机
│      81优化目标.mp4
│      82直观上对大间隔的理解.mp4
│      83大间隔分类器的数学原理.mp4
│      84核函数.mp4
│      85核函数2.mp4
│      86使用SVM.mp4
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├─章节2 单变量线性回归
│      06模型描述.mp4
│      07代价函数.mp4
│      08代价函数（一）.mp4
│      09代价函数（二）.mp4
│      10梯度下降.mp4
│      11梯度下降知识点总结.mp4
│      12线性回归的梯度下降.mp4
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├─章节3 线性回归回顾
│      14矩阵和向量.mp4
│      15加法和标量乘法.mp4
│      16矩阵向量乘法.mp4
│      17矩阵乘法.mp4
│      18矩阵乘法特征.mp4
│      19逆和转置.mp4
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├─章节4 配置
│      配置.txt
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├─章节5 多变量线性回归
│      27多功能.mp4
│      28多元梯度下降法.mp4
│      29多元梯度下降法演练I-特征缩放.mp4
│      30多元梯度下降法II-学习率.mp4
│      31特征和多项式回归.mp4
│      32正规方程（区别于迭代方法的直接解法）.mp4
│      33正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法.mp4
│      34完成并提交编程作业.mp4
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├─章节6 Octave Matlab教程
│      35基本操作.mp4
│      36移动数据.mp4
│      37计算数据.mp4
│      38数据绘制.mp4
│      39控制语句：for,while,if语句.mp4
│      40矢量.mp4
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├─章节7 Logistic回归
│      42分类.mp4
│      43假设陈述.mp4
│      44决策界限.mp4
│      45代价函数.mp4
│      46简化代价函数与梯度下降.mp4
│      47高级优化.mp4
│      48多元分类：一对多.mp4
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├─章节8 正则化
│      50过拟合问题.mp4
│      51代价函数.mp4
│      52线性回归的正则化.mp4
│      53Logistic回归的正则化.mp4
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└─章节9 神经网络学习
        54非线性假设.mp4
        55神经元与大脑.mp4
        56模型展示I.mp4
        57模型展示II.mp4
        58例子与直觉理解I.mp4
        59例子与直觉理解II.mp4
        60多元分类.mp4