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- 深度学习经典论文
- 机器学习代码修行100天
- 吴恩达机器学习新书:machine learning yearning
- 自上而下的学习路线: 软件工程师的机器学习
李宏毅老师的机器学习和深度学习系列课程,是中文世界中最好!课程中有深入浅出的讲解和幽默生动的比喻(还有口袋妖怪哦)。关键一切都是中文的!(除了课件^_^)
本课程李宏毅老师的机器学习核心内容带学,作业讲解。主要包括:
(一)监督学习(回归、分类、BP反向传播、梯度下降)
(二)无监督学习(AutoEncoder、Neighbor Embedding、Deep Generative Model)
(三)迁移学习 (Transfer learning)
(四)结构化学习(Structure learning)
本课程每课都有课件,每周都有配套作业代码,十分推荐推荐学习。
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^_^)
-
《机器学习》周志华
-
《统计学习方法》李航
-
《机器学习课》邹博
本课程需要8周共15节课, 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^_^
学习准备
知识点复习
学习组队
第1节: 引言(Introduction)
课件:lecture1
笔记:lecture1-note1
视频:
1.1 欢迎:Welcome to Machine Learning
1.2 为什么要学习机器学习?:Why learning ?
作业 Week1:
制定自己的学习计划,开通自己的学习博客,注册自己的github:如操作手册
第2节: 回归问题
课件:lecture2
笔记:lecture2-note2
视频:
2.1 回归:Regression
2.2 回归 Demo:Demo
第3节: 错误分析
课件:lecture3
笔记:lecture3-note3
视频:
2.3 错误从哪里来Error Handle
作业 Week2::
纯python实现CEO的的利润预测
第4节: 梯度下降(Gradient Descent )
课件:lecture4
笔记:lecture4-note4
视频:
3.1梯度下降:Gradient Descent
3.2梯度下降Demo1:Gradient Descent Demo1
3.3梯度下降Demo2:Gradient Descent Demo2
作业 Week3::
PM2.5回归预测
第5节:分类:概率生成模型(Classification:Probabilistic Generative Model)
课件:lecture5
笔记:lecture5-note5
视频:
4.1分类:概率生成模型:Classification:Probabilistic Generative Model
第6节:分类:逻辑回归(Logistic Regression)
课件:lecture6
笔记:lecture6-note6
视频:
4.2分类:逻辑回归:Logistic Regression
作业 Week4::
收入预测Winner or Loser
第7节:深度学习简介(Introduction to Deep learning)
课件:lecture7
笔记:lecture7-note7
视频:
5.1 深度度学习简介:Introduction to Deep learning
5.2 反向传播算法:Back Prppagation
第8节:“Hello world” of Deep learning
课件:lecture8
笔记:lecture8-note8
视频:
5.1 DeepLearning Demo
5.2 Keras Demo:Demo
5.2 Keras Demo1:Demo1
第9节:深度学习技巧 Deep learning tips
课件:lecture9
笔记:lecture8-note9
视频:
5.3 DeepLearning tips
5.4 Keras Demo2:Demo2
作业 Week5::
深度神经网络Keras实现手写数字识别
第10节:卷积神经网络(CNN)
课件:lecture10
笔记:lecture10-note10
视频:
6.1 卷积神经网络:CNN
第11节:为什么要深度学习(Why Deep)
课件:lecture11
笔记:lecture11-note11
视频:
6.2 为什么要深度学习:CNN
作业 Week6::
【英文】:面部情绪分类Image Classification
【中文】:面部情绪分类Image Classification
第12节:循环神经网络(RNN)
课件:lecture12
笔记:lecture12-note12
视频:
7.1 循环神经网络:RNN
第13节:循环神经网络(LSTM、GRU)
课件:lecture13
笔记:lecture13-note13
视频:
7.2 循环神经网络:LSTM,GRU
作业 Week7::
Twitter文本情绪分类Text Sentiment)
【英文】:Twitter文本情绪分类Text Sentiment
【中文】:Twitter文本情绪分类Text Sentiment
第14节:迁移学习
课件:lecture14
笔记:lecture14-note14
视频:
8.1 迁移学习:Transfer learning
第15节:强化学习(Reinforcement learning)
课件:lecture15
笔记:lecture15-note15
视频:
8.2 强化学习:Reinforcement learning
作业 Week8::
【英文】:小车爬山环境简介MountainCarContinuous-V0
【中文】:小车爬坡作业问题MountainCarContinuous-V0
官网:点击进入
官方公众号: