16个在线机器学习视频与教程

本文汇总了16个公开的视频教程,内容包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、估计、贝叶斯学习、支持向量机和核方法、聚类、无监督学习、提升算法、强化学习和学习理论。

1. 课程:《机器学习的数学背景》

2. 课程:《神经网络与机器学习简介》

讲师:Geoffrey E. Hinton

3. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Ruslan Salakhutdinov

4. 课程:《机器学习和模式识别(Machine Learning and Pattern Recognition)》

讲师:Yann LeCun

5. 课程:《从数据中学习(Learning from Data)》

讲师:Yaser S. Abu-Mostafa

6. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Kilian Weinberger

7. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Andrew Ng

8. 课程:《面向机器学习的神经网络(Neural Networks for Machine Learning)》

讲师:Geoffrey Hinton

9. 课程:《机器学习和自适应智能(Machine Learning and Adaptive Intelligence)》

讲师:Neil Lawrence

10. 课程:《神经网络和机器学习的介绍(Intro to Neural Networks and Machine Learning)》

讲师:Roger Grosse

11. 课程:《信息论,模式识别和神经网络(Information Theory, Pattern Recognition, and Neural Networks)》

讲师:David MacKay

12. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Tom Mitchell and Maria-Florina Balcan

13. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Michael Littman, Charles Isbell, and Pushkar Kolhe

14. 课程:《机器学习简介(Introduction to Machine Learning)》

讲师:Sargur Srihari

15. 课程:《机器学习——纳米级介绍(Machine Learning - Nano Degree)》

讲师:Arpan Chakraborty, David Joyner, Luis Serrano, Sebastian Thrun, Vincent Vanhoucke, and Katie Malone

16. 课程:《机器学习教程(Tutorial: Machine Learning)》

讲师:Andrew Moore. Dean of School of Computer Science at Carnegie Mellon University.

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