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        Github標星24300!吳恩達機器學習課程筆記.pdf

        共 3482字,需瀏覽 7分鐘

         ·

        2022-03-15 15:51

        個人認為:吳恩達老師的機器學習課程,是初學者入門機器學習的最好的課程!我們整理了筆記(336頁),復現(xiàn)的Python代碼等資源,文末提供下載。

        課程簡介

        課程地址:https://www.coursera.org/course/ml

        Machine Learning(機器學習)是研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演譯。在過去的十年中,機器學習幫助我們自動駕駛汽車,有效的語音識別,有效的網(wǎng)絡搜索,并極大地提高了人類基因組的認識。機器學習是當今非常普遍,你可能會使用這一天幾十倍而不自知。很多研究者也認為這是最好的人工智能的取得方式。在本課中,您將學習最有效的機器學習技術,并獲得實踐,讓它們?yōu)樽约旱墓ぷ鳌8匾氖?,你會不僅得到理論基礎的學習,而且獲得那些需要快速和強大的應用技術解決問題的實用技術。最后,你會學到一些硅谷利用機器學習和人工智能的最佳實踐創(chuàng)新。

        本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計模式識別的課程。主題包括:

        (一)監(jiān)督學習(參數(shù)/非參數(shù)算法,支持向量機,核函數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡)。

        (二)無監(jiān)督學習(聚類,降維,推薦系統(tǒng),深入學習推薦)。

        (三)在機器學習的最佳實踐(偏差/方差理論;在機器學習和人工智能創(chuàng)新過程)。本課程還將使用大量的案例研究,您還將學習如何運用學習算法構建智能機器人(感知,控制),文本的理解(Web搜索,反垃圾郵件),計算機視覺,醫(yī)療信息,音頻,數(shù)據(jù)挖掘,和其他領域。

        本課程需要10周共18節(jié)課,相對以前的機器學習視頻,這個視頻更加清晰,而且每課都有ppt課件,推薦學習。

        課程視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1i7xK

        編者注

        本人2014年下半年開始翻譯本課程字幕,并寫了課程的中文筆記。筆記被下載了幾萬次,應該幫助了不少人,也有很多人一直在幫助我,現(xiàn)在我把筆記的word原稿和markdown原稿分享給大家。

        markdown的筆記和課程中英文字幕我將放在Github,希望大家能繼續(xù)完善。為方便數(shù)學公式的在線顯示,在線觀看的是html文件,公式已經(jīng)被轉為圖片,公式源碼在markdown文件。

        最后想對各位朋友說:贈人玫瑰,手有余香!在人工智能的道路上,你不是一個人在戰(zhàn)斗!

        黃海廣

        2018-3-26 夜

        筆記打印效果圖(是薄的那本)


        深度學習筆記在這里

        筆記參考

        1. https://www.coursera.org/course/ml 機器學習公開課
        2. https://mooc.guokr.com/user/2133483357/ 小小人_V的個人筆記
        3. 《統(tǒng)計學習方法》李航
        4. 《機器學習課》鄒博

        Github文件夾說明


        docx:筆記的word版本

        markdown:筆記的markdown版本

        html:筆記的html版本

        images:筆記的圖片

        ppt:課程的原版課件

        srt:課程的中英文字幕(mp4文件需要在百度云下載,大家可以用記事本或者字幕編輯軟件來編輯字幕,共同完善。

        code:課程的python代碼

        機器學習課程視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1i7xK

        筆記pdf版本(A4打印版,共336頁)

        機器學習教程中文筆記目錄

        資源下載

        筆記、代碼、word及markdown版本等資源都可以在Github下載:

        https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

        文件較大,也可以用百度云下載Github打包文件:

        鏈接:

        https://pan.baidu.com/s/1LnTSEobcE4-hXgfYtdf4gQ?pwd=453g

        提取碼:453g

        若鏈接失效,可以在公眾號回復“吳恩達機器學習”獲取網(wǎng)址下載。

        解壓密碼“fengdu78”

             
                   
                      
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