机器学习课程

浅浅的花香味﹌ 2023-11-06 06:16 151阅读 0赞

### 目录 ###

*  一
    
     *  [欢迎来到机器学习][Link 1]
     *  [监督学习][Link 2]
     *  [无监督学习][Link 3]
     *  [一元线性回归][Link 4]
     *  [参数学习-梯度下降算法][-]
     *  [线性代数复习][Link 5]
 *  二
    
     *  [编程环境设置-Octave:MATLAB][-Octave_MATLAB]
     *  [多元线性回归分析][Link 6]
     *  [参数的计算分析][Link 7]
     *  [Octave/Matlab 使用说明][Octave_Matlab]
 *  三
    
     *  [分类和表达式][Link 8]
        
         *  [分类][Link 9]
         *  [假设函数表达式][Link 10]
         *  [决策边界][Link 11]
     *  [Logistic回归模型][Logistic]
        
         *  [逻辑回归的代价函数][Link 12]
         *  [简化代价函数以及梯度下降][Link 13]
         *  [高级优化][Link 14]
     *  [多类别分类问题：一对多][Link 15]
     *  [正则化：解决过拟合问题][Link 16]
        
         *  [解决过拟合问题][Link 17]
         *  [代价函数][Link 18]
         *  [正则化线性回归][Link 19]
 *  四
    
     *  [神经网络引入][Link 20]
        
         *  [非线性假设][Link 21]
         *  [神经网络和大脑][Link 22]
     *  [神经网络][Link 23]
     *  [神经网络应用实例][Link 24]
 *  五
    
     *  [训练神经网络][Link 25]
        
         *  [代价函数][Link 26]
         *  [反向传播(B-P)][B-P]
         *  [反向传播算法的直观介绍][Link 27]
     *  [BP算法][BP]
     *  [神经网络实现自动驾驶][Link 28]
 *  六
    
     *  [评价一个学习算法][Link 29]
        
         *  [如何少走弯路？][Link 30]
         *  [评估假设函数][Link 31]
         *  [多项式模型的选择以及训练集/验证集/测试集的划分][Link 29]
     *  [偏差VS方差][VS]
        
         *  [偏差VS方差][VS]
         *  [正则化和偏差/方差][Link 32]
         *  [学习曲线(Learning Curves)][Learning Curves]
         *  [重新审视决定下一步做什么][Link 33]
     *  [机器学习系统设计][Link 34]
        
         *  [构建垃圾邮件分类器][Link 34]
         *  [误差分析][Link 35]
     *  [操作偏斜数据][Link 36]
        
         *  [偏移类的错误度量][Link 37]
         *  [查准率和召回率练习][Link 38]
     *  [使用大数据集][Link 39]
 *  七
    
     *  [大间距分类 SVM][SVM]
        
         *  [优化目标][Link 40]
         *  [大间距的直觉][Link 41]
         *  [大间距分类器背后的数学原理(选学)][Link 42])
     *  [核函数][Link 43]
     *  [使用SVM][SVM 1]
 *  八
    
     *  [聚类][Link 44]
        
         *  [无监督学习介绍][Link 45]
         *  [K-Means算法][K-Means]
         *  [优化目标][Link 46]
         *  [随机初始化][Link 47]
         *  [选择簇的数量][Link 48]
     *  [PCA 降维][PCA]
 *  九
    
     *  [密度估计&异常检测][Link 49]
     *  [构建一个异常检测系统][Link 50]
     *  [多元高斯分布（选学）][Link 51]
     *  [预测电影评分][Link 52]
        
         *  [预测电影评分][Link 53]
         *  [协同过滤][Link 54]
         *  [低秩矩阵分解][Link 55]
 *  十
    
     *  [大数据集梯度下降][Link 56]
        
         *  [处理大数据的学习算法][Link 57]
         *  [随机梯度下降][Link 58]
         *  [小批量梯度下降][Link 59]
         *  [随机梯度下降的收敛][Link 60]
     *  [高级主题][Link 61]
        
         *  [在线学习][Link 62]
         *  [Map Reduce 和数据并行][Map Reduce]
 *  十一
    
     *  [照片OCR][OCR]
        
         *  [问题描述和流水线（Pipeline）][Pipeline]
         *  [滑动窗体][Link 63]
         *  [获取大量数据和人工数据][Link 64]
         *  [上限分析：流水线上的下一步工作是什么][Link 65]

[Link 1]: http://t.cn/RSC1bwH
[Link 2]: http://t.cn/RSC1Ju5
[Link 3]: http://t.cn/RSC1XxR
[Link 4]: http://t.cn/RSC1onR
[-]: http://t.cn/RSC1N6G
[Link 5]: http://t.cn/RSC1WEE
[-Octave_MATLAB]: http://t.cn/RSC1T2O
[Link 6]: http://t.cn/RSC1RnN
[Link 7]: http://t.cn/RSC1nj4
[Octave_Matlab]: http://t.cn/RSC1BP3
[Link 8]: http://t.cn/RSC1epl
[Link 9]: http://t.cn/RSCBwf7
[Link 10]: http://t.cn/RSCB4bV
[Link 11]: http://t.cn/RSCBhNP
[Logistic]: http://t.cn/RSCBccU
[Link 12]: http://t.cn/RSCBMeK
[Link 13]: http://t.cn/RSCBogn
[Link 14]: http://t.cn/RSCBpkr
[Link 15]: http://t.cn/RSCBWU1
[Link 16]: http://t.cn/RSCBjW6
[Link 17]: http://t.cn/RSCBT6v
[Link 18]: http://t.cn/RSCB8Vt
[Link 19]: http://t.cn/RSCBELF
[Link 20]: http://t.cn/RSCBBZe
[Link 21]: http://t.cn/RSCBDHu
[Link 22]: http://t.cn/RSCBsN4
[Link 23]: http://t.cn/RSCrZ1M
[Link 24]: http://t.cn/RSCrUfK
[Link 25]: http://t.cn/RSCr5m2
[Link 26]: http://t.cn/RSCrf4H
[B-P]: http://t.cn/RSCriIb
[Link 27]: http://t.cn/RSCr9Rc
[BP]: http://t.cn/RSCr0yH
[Link 28]: http://t.cn/RSCrHqO
[Link 29]: http://t.cn/RSCruh7
[Link 30]: http://t.cn/RSCr1gH
[Link 31]: http://t.cn/RSCrd7a
[VS]: http://t.cn/RSCdL5Q
[Link 32]: http://t.cn/RSCd6C0
[Learning Curves]: http://t.cn/RSCdo2l
[Link 33]: http://t.cn/RSCdCvC
[Link 34]: http://t.cn/RSCd0fl
[Link 35]: http://t.cn/RSCdH6b
[Link 36]: http://t.cn/RSh83NE
[Link 37]: http://t.cn/RSCdBSe
[Link 38]: http://sina.lt/eXAz
[Link 39]: http://t.cn/RSCgyhD
[SVM]: http://t.cn/RSCg4WP
[Link 40]: http://t.cn/RSCg4WP#%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%9B%AE%E6%A0%87
[Link 41]: http://t.cn/RSCg4WP#%E5%A4%A7%E9%97%B4%E8%B7%9D%E7%9A%84%E7%9B%B4%E8%A7%89
[Link 42]: http://t.cn/RSCg4WP#%E5%A4%A7%E9%97%B4%E8%B7%9D%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8%E8%83%8C%E5%90%8E%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%8E%9F%E7%90%86%28%E9%80%89%E5%AD%A6
[Link 43]: http://t.cn/RSCgJw1
[SVM 1]: http://t.cn/RSCgXmt
[Link 44]: http://t.cn/RSCgKuS
[Link 45]: http://t.cn/RSCgKuS#
[K-Means]: http://t.cn/RSCgKuS#K-Means%E7%AE%97%E6%B3%95
[Link 46]: http://t.cn/RSCgKuS#%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%9B%AE%E6%A0%87
[Link 47]: http://t.cn/RSCgKuS#%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96
[Link 48]: http://t.cn/RSCgKuS#%E9%80%89%E6%8B%A9%E7%B0%87%E7%9A%84%E6%95%B0%E9%87%8F
[PCA]: http://t.cn/RSCg8PK
[Link 49]: http://t.cn/RSCgubu
[Link 50]: http://t.cn/RSCgBQV
[Link 51]: http://t.cn/RSCgDCU
[Link 52]: http://t.cn/RSCevr6
[Link 53]: http://t.cn/RSCevr6#%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%94%B5%E5%BD%B1%E8%AF%84%E5%88%86
[Link 54]: http://t.cn/RSCevr6#%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%BF%87%E6%BB%A4
[Link 55]: http://t.cn/RSCevr6#%E4%BD%8E%E7%A7%A9%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%88%86%E8%A7%A3
[Link 56]: http://t.cn/RSCeLpk
[Link 57]: http://t.cn/RSCeLpk#%E5%A4%84%E7%90%86%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95
[Link 58]: http://t.cn/RSCeLpk#%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E4%B8%8B%E9%99%8D
[Link 59]: http://t.cn/RSCeLpk#%E5%B0%8F%E6%89%B9%E9%87%8F%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E4%B8%8B%E9%99%8D
[Link 60]: http://t.cn/RSCeLpk#%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E4%B8%8B%E9%99%8D%E7%9A%84%E6%94%B6%E6%95%9B
[Link 61]: http://t.cn/RSCeii5
[Link 62]: http://t.cn/RSCeii5#%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0
[Map Reduce]: http://t.cn/RSCeii5#MapReduce%E5%92%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B9%B6%E8%A1%8C
[OCR]: http://t.cn/RSCe9Bv
[Pipeline]: http://t.cn/RSCe9Bv#%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E5%92%8C%E6%B5%81%E6%B0%B4%E7%BA%BF%EF%BC%88Pipeline%EF%BC%89
[Link 63]: http://t.cn/RSCe9Bv#%E6%BB%91%E5%8A%A8%E7%AA%97%E4%BD%93
[Link 64]: http://t.cn/RSCe9Bv#%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%A4%A7%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%92%8C%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE
[Link 65]: http://t.cn/RSCe9Bv#%E4%B8%8A%E9%99%90%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%9A%E6%B5%81%E6%B0%B4%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E7%9A%84%E4%B8%8B%E4%B8%80%E6%AD%A5%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88