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  • 全球名校AI课程库(2)| 吴恩达 · 机器学习专项课程『Machine Learning』


    Machine Learning; 机器学习

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    课程介绍

    Andrew Ng(吴恩达)在2012年推出的『机器学习』课程已经收获了超过 480 万学习者。2022年课程团队对其进行更新升级,广泛地介绍了现代机器学习,包括监督学习(多线性回归、逻辑回归、神经网络和决策树)、无监督学习(聚类、降维、推荐系统),以及硅谷用于人工智能和机器学习创新的一些最佳实践(评估和调整模型,采用以数据为中心的方法来提高性能等)。

    Machine Learning; 机器学习

    课程学习结束时,学习者将掌握关键概念并获得实用知识,以快速有效地将机器学习应用于具有挑战性的现实问题。如果希望进入 AI 领域或在机器学习领域建立职业生涯,那么这门新版本的『机器学习专项课程』会是非常棒的选择!

    Machine Learning; 机器学习

    课程讲师为Andrew Ng(吴恩达),曾在斯坦福大学领导过重要研究,并在 Google Brain、百度和 Landing.AI 开展了开创性工作,以推动 AI 领域的发展。


    课程主题

    本课程是 Stanford CS229 的内容拓展版,由吴恩达教授讲授。课程官网发布了课程主题,ShowMeAI 对其进行了翻译。

    • Supervised Machine Learning: Regression and Classification(有监督机器学习:回归和分类)
      • Introduction to Machine Learning(机器学习概论)
      • Regression with multiple input variables(多输入变量回归)
      • Classification(分类)
    • Advanced Learning Algorithms(前沿学习算法)
      • Neural Networks(神经网络)
      • Neural network training(神经网络训练)
      • Advice for applying machine learning(机器学习的实战建议)
      • Decision trees(决策树)
    • Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning(无监督学习 / 推荐 / 强化学习)
      • Unsupervised learning(无监督学习)
      • Recommender systems(推荐系统)
      • Reinforcement learning(强化学习)

    课程资料 | 下载

    Machine Learning; 机器学习

    公✦众✦号回复关键字 🎯『AndrewNG-ML』,就可以获取整理完整的资料合辑啦!当然也可以点击 🎯 这里 查看更多课程的资料获取方式!

    Machine Learning; 机器学习
    Machine Learning; 机器学习

    ShowMeAI 对课程资料进行了梳理,整理成这份完备且清晰的资料包:

    • 📚 课件(PPT格式)。包括3门课程的全部课件高清版。
    • 📚 作业(.ipynb格式)。课程布置的全部作业。
    • 📚 课程代码(.ipynb格式)。课程终于使用Python进行讲解啦~

    课程视频 | B站

    (强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程

    🌍 B站 | (强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程

    ShowMeAI 将视频上传至B站,并增加了中英双语字幕,以提供更加友好的学习体验。点击页面视频,可以进行预览。推荐前往 👆 B站 观看完整课程视频哦!


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    作者:ShowMeAI内容团队
    阅读原文:https://www.showmeai.tech/article-detail/380

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/ShowMeAI/article/details/127292849
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