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- 斯坦福cs229代码(机器学习算法python徒手实现)
- 吴恩达机器学习新书:machine learning yearning
- 本人博客(机器学习基础算法专题)
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吴恩达在斯坦福的机器学习课,是很多人最初入门机器学习的课,10年有余,目前仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课,结果一不小心从斯坦福火遍全球,而后来的事情大家都知道了。吴恩达这些年,从谷歌大脑项目到创立Coursera再到百度首席科学家再再到最新开设了深度学习deeplearning.ai,辗转多年依然对CS229不离不弃。
个人认为:吴恩达的cs229的在机器学习入门的贡献相当于牛顿、莱布尼茨对于微积分的贡献。区别在于,吴恩达影响了10年,牛顿影响了200年。
1.线性代数
2.概率论
3.凸函数优化
4.随机梯度下降算法
- 机器学习中的数学基本知识
- 统计学习方法
大学数学课本(从故纸堆里翻出来^_^)
每周具体时间划分为4个部分:
- 1部分安排周一到周二
- 2部分安排在周四到周五
- 3部分安排在周日
- 4部分作业是本周任何时候空余时间
- 周日晚上提交作业运行截图
- 周三、周六休息^_^
训练营的作业自检系统已经正式上线啦!只需将作业发送到训练营公共邮箱即可,知识星球以打卡为主,不用提交作业。以下为注意事项:
<0> 课程资料:链接 密码:
<1> 训练营代码公共邮箱:cs229@163.com
<2> 查询自己成绩:
<3> 将每周作业压缩成zip文件,文件名为“学号+作业编号”,例如:"CS229-010037-01.zip"
<4> 注意不要改变作业中的《方法名》《类名》不然会检测失败!!
1.机器学习的动机与应用
- 监督学习应用、梯度下降
- 作业:Assignment 1
1.1 Linear Regression
1.2 Linear Regression with multiple variables
-
欠拟合与过拟合的概念 https://open.163.com/movie/2008/1/E/B/M6SGF6VB4_M6SGHM4EB.html
-
牛顿方法
-
作业:Assignment 2
2.1 Logistic Regression
2.2 Logistic Regression with Regularization
-
生成学习算法
-
朴素贝叶斯算法
-
作业:Assignment 3
3.1 Multiclass Classification
-
最优间隔分类器问题(SVM)
-
顺序最小优化算法、经验风险最小化
-
作业:Assignment 3
3.2 Neural Networks Prediction fuction
-
特征选择,神经网络
-
贝叶斯统计正则化
-
作业:Assignment 4
4.1 Neural Networks Learning
-
K-means算法
-
高斯混合模型
-
作业:Assignment 5
5.1 Regularized Linear Regression
5.2 Bias vs. Variance
-
主成分分析法(PCA)
-
奇异值分解(SVD)
-
作业:Assignment 7
7.1 K-means Clustering
7.2 Principal Component Analysis
-
马尔可夫决策过程(强化学习初步)
-
离散与维数灾难
-
作业:Assignment 6
6.1 Support Vector Machines
6.2 Spam email Classifier
-
线性二次型调节控制
-
微分动态规划
-
作业:Assignment 8
8.1 Anomaly Detection
8.2 Recommender Systems
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