肖朋伟
肖朋伟

斯坦福 机器学习课程汇总

斯坦福 机器学习课程汇总

以下内容来自：http://studyai.site/

前言

首先感谢吴恩达建立Coursera这样一个优秀的在线学习平台，以及他发布在这个平台上的机器学习课程。

这门课程将整个机器学习领域的基础知识，用浅显易懂的方式，深入浅出的进行了介绍。使得一个拥有高中数学知识的学生也能听得明白。

如果你想要涉足机器学习、人工智能领域，或者对这一领域有浓厚的兴趣想要深入了解，那么你会发现很多机器学习入门课程推荐的资料中，都有吴恩达老师的这一系列课程。甚至在大多数资料中，都把这门课放在了首选的位置上。

因此，我把吴恩达老师的课程整理成了MarkDown的格式，方便查阅学习。以下是具体章节的目录，其中每篇文章都有对应的视频连接地址：

目录

  • 第一周
    • 欢迎来到机器学习
    • 监督学习
    • 无监督学习
    • 一元线性回归
    • 参数学习-梯度下降算法
    • 线性代数复习
  • 第二周
    • 编程环境设置-Octave:MATLAB
    • 多元线性回归分析
    • 参数的计算分析
    • Octave/Matlab 使用说明
  • 第三周
    • 分类和表达式
      • 分类
      • 假设函数表达式
      • 决策边界
    • Logistic回归模型
      • 逻辑回归的代价函数
      • 简化代价函数以及梯度下降
      • 高级优化
    • 多类别分类问题：一对多
    • 正则化：解决过拟合问题
      • 解决过拟合问题
      • 代价函数
      • 正则化线性回归
  • 第四周
    • 神经网络引入
      • 非线性假设
      • 神经网络和大脑
    • 神经网络
    • 神经网络应用实例
  • 第五周
    • 训练神经网络
      • 代价函数
      • 反向传播(B-P)
      • 反向传播算法的直观介绍
    • BP算法
    • 神经网络实现自动驾驶
  • 第六周
    • 评价一个学习算法
      • 如何少走弯路？
      • 评估假设函数
      • 多项式模型的选择以及训练集/验证集/测试集的划分
    • 偏差VS方差
      • 偏差VS方差
      • 正则化和偏差/方差
      • 学习曲线(Learning Curves)
      • 重新审视决定下一步做什么
    • 机器学习系统设计
      • 构建垃圾邮件分类器
      • 误差分析
    • 操作偏斜数据
      • 偏移类的错误度量
      • 查准率和召回率练习
    • 使用大数据集
  • 第七周
    • 大间距分类 SVM
      • 优化目标
      • 大间距的直觉
      • 大间距分类器背后的数学原理(选学))
    • 核函数
    • 使用SVM
  • 第八周
    • 聚类
      • 无监督学习介绍
      • K-Means算法
      • 优化目标
      • 随机初始化
      • 选择簇的数量
    • PCA 降维
  • 第九周
    • 密度估计&异常检测
    • 构建一个异常检测系统
    • 多元高斯分布（选学）
    • 预测电影评分
      • 预测电影评分
      • 协同过滤
      • 低秩矩阵分解
  • 第十周
    • 大数据集梯度下降
      • 处理大数据的学习算法
      • 随机梯度下降
      • 小批量梯度下降
      • 随机梯度下降的收敛
    • 高级主题
      • 在线学习
      • Map Reduce 和数据并行
  • 第十一周
    • 照片OCR
      • 问题描述和流水线（Pipeline）
      • 滑动窗体
      • 获取大量数据和人工数据
      • 上限分析：流水线上的下一步工作是什么

支持博主

我正在参加 CSDN 2018 年博客之星评选，希望大家能支持我，
我是【No. 001】号，感谢大家宝贵的一票 ^_^/ 投票地址：https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2018/index

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