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吴恩达机器学习 网易云课堂
〖课程目录〗:
网易云课堂 吴恩达机器学习 [9.8G]
┣━━章节1 初识机器学习 [629M]
┃ ┣━━01欢迎参加《机器学习》课程.mp4 [126.9M]
┃ ┣━━02什么是机器学习.mp4 [144.2M]
┃ ┣━━03监督学习.mp4 [135.6M]
┃ ┗━━04无监督学习.mp4 [222.2M]
┣━━章节10 神经网络参数的反向传播算法 [1G]
┃ ┣━━61代价函数.mp4 [72.4M]
┃ ┣━━62反向传播算法.mp4 [149.2M]
┃ ┣━━63理解反向传播.mp4 [168.6M]
┃ ┣━━64使用注意：展开函数.mp4 [113.1M]
┃ ┣━━65梯度检测.mp4 [141M]
┃ ┣━━66随机初始化.mp4 [76M]
┃ ┣━━67组合到一起.mp4 [204.5M]
┃ ┗━━68无人驾驶.mp4 [136.2M]
┣━━章节11 应用机器学习的建议 [956.2M]
┃ ┣━━69决定下一步做什么 - 副本.mp4 [80.4M]
┃ ┣━━69决定下一步做什么.mp4 [80.4M]
┃ ┣━━70评估假设 - 副本.mp4 [82.6M]
┃ ┣━━70评估假设.mp4 [82.6M]
┃ ┣━━71模型选择和训练、验证、测试集.mp4 [164.1M]
┃ ┣━━72诊断偏差与方差.mp4 [104.1M]
┃ ┣━━73正则化和偏差、方程.mp4 [114.8M]
┃ ┣━━74学习曲线 - 副本.mp4 [123.6M]
┃ ┗━━74学习曲线.mp4 [123.6M]
┣━━章节12 机器学习系统设计 [893.1M]
┃ ┣━━75决定接下来做什么.mp4 [97.8M]
┃ ┣━━76确定执行的优先级.mp4 [140.3M]
┃ ┣━━77误差分析.mp4 [186.2M]
┃ ┣━━78不对称性分类的误差评估.mp4 [142.2M]
┃ ┣━━79精确度和召回率的权衡.mp4 [180.3M]
┃ ┗━━80机器学习数据.mp4 [146.3M]
┣━━章节13 支持向量机 [1.2G]
┃ ┣━━81优化目标.mp4 [168.7M]
┃ ┣━━82直观上对大间隔的理解.mp4 [128.1M]
┃ ┣━━83大间隔分类器的数学原理.mp4 [195.8M]
┃ ┣━━84核函数.mp4 [171.4M]
┃ ┣━━85核函数2.mp4 [162.6M]
┃ ┗━━86使用SVM.mp4 [396.7M]
┣━━章节2 单变量线性回归 [775.6M]
┃ ┣━━06模型描述.mp4 [82.5M]
┃ ┣━━07代价函数.mp4 [40.2M]
┃ ┣━━08代价函数（一）.mp4 [100.6M]
┃ ┣━━09代价函数（二）.mp4 [117.3M]
┃ ┣━━10梯度下降.mp4 [149.1M]
┃ ┣━━11梯度下降知识点总结.mp4 [140.8M]
┃ ┗━━12线性回归的梯度下降.mp4 [145.1M]
┣━━章节3 线性回归回顾 [624.5M]
┃ ┣━━14矩阵和向量.mp4 [93.2M]
┃ ┣━━15加法和标量乘法.mp4 [66M]
┃ ┣━━16矩阵向量乘法.mp4 [131.8M]
┃ ┣━━17矩阵乘法.mp4 [120.1M]
┃ ┣━━18矩阵乘法特征.mp4 [86.7M]
┃ ┗━━19逆和转置.mp4 [126.8M]
┣━━章节4 配置 [1K]
┃ ┗━━配置.txt [1K]
┣━━章节5 多变量线性回归 [690.3M]
┃ ┣━━27多功能.mp4 [71.4M]
┃ ┣━━28多元梯度下降法.mp4 [51.3M]
┃ ┣━━29多元梯度下降法演练I-特征缩放.mp4 [99.8M]
┃ ┣━━30多元梯度下降法II-学习率.mp4 [83M]
┃ ┣━━31特征和多项式回归.mp4 [87.9M]
┃ ┣━━32正规方程（区别于迭代方法的直接解法）.mp4 [177.1M]
┃ ┣━━33正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法.mp4 [60.9M]
┃ ┗━━34完成并提交编程作业.mp4 [58.9M]
┣━━章节6 Octave Matlab教程 [1009.9M]
┃ ┣━━35基本操作.mp4 [175.9M]
┃ ┣━━36移动数据.mp4 [219.2M]
┃ ┣━━37计算数据.mp4 [134.5M]
┃ ┣━━38数据绘制.mp4 [161.4M]
┃ ┣━━39控制语句：for,while,if语句.mp4 [169.3M]
┃ ┗━━40矢量.mp4 [149.7M]
┣━━章节7 Logistic回归 [835M]
┃ ┣━━42分类.mp4 [80.9M]
┃ ┣━━43假设陈述.mp4 [79.8M]
┃ ┣━━44决策界限.mp4 [142.3M]
┃ ┣━━45代价函数.mp4 [118.7M]
┃ ┣━━46简化代价函数与梯度下降.mp4 [121.1M]
┃ ┣━━47高级优化.mp4 [223.6M]
┃ ┗━━48多元分类：一对多.mp4 [68.5M]
┣━━章节8 正则化 [502.2M]
┃ ┣━━50过拟合问题.mp4 [117.8M]
┃ ┣━━51代价函数.mp4 [115.1M]
┃ ┣━━52线性回归的正则化.mp4 [135.2M]
┃ ┗━━53Logistic回归的正则化.mp4 [134.2M]
┣━━章节9 神经网络学习 [843.6M]
┃ ┣━━54非线性假设.mp4 [158.6M]
┃ ┣━━55神经元与大脑.mp4 [144.4M]
┃ ┣━━56模型展示I.mp4 [120.4M]
┃ ┣━━57模型展示II.mp4 [128.1M]
┃ ┣━━58例子与直觉理解I.mp4 [67.2M]
┃ ┣━━59例子与直觉理解II.mp4 [169M]
┃ ┗━━60多元分类.mp4 [56M]
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发表于 2021-1-7 16:18:15
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