Machine Learning 机器学习笔记

forsigner 发布于2019-06-26 18:21 / 1630人阅读

摘要：目录前言第一周第二周第三周第四周第五周第六周第七周第八周第九周第十周第十一周

前言

第一周：Welcome

1.1 What is Machine Learning?

1.2 Linear Regression with One Variable

第二周：Linear Regression with Multiple Variables

2.1 Multivariate Linear Regression

2.2 Computing Parameters Analytically

2.3 Octave/Matlab Tutorial

第三周：Logistic Regression

3.1 Logistic Regression

3.2 Regularization

第四周：Neural Networks: Representation

4.1 Neural Networks Representation

第五周：Neural Networks: Learning

5.1 Neural Networks Learning

5.2 Backpropagation in Practice

第六周：Advice for Applying Machine Learning

6.1 Advice for Applying Machine Learning

6.2 Machine Learning System Design

第七周：Support Vector Machines

7.1 Support Vector Machines

第八周：Unsupervised Learning

8.1 Unsupervised Learning

8.2 Dimensionality Reduction

第九周：Anomaly Detection

9.1 Anomaly Detection

9.2 Recommender Systems

第十周：Large Scale Machine Learning

10.1 Large Scale Machine Learning

第十一周：Application Example: Photo OCR

11.1 Application Example: Photo OCR

GitHub Repo：Halfrost-Field

Follow: halfrost · GitHub

Source: https://github.com/halfrost/Halfrost-Field/blob/master/contents/Machine_Learning/contents.md

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jimhs 2019-06-26 18:57 评论0 收藏0
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whatsns 2019-07-30 15:08 评论0 收藏0