[机器学习] 斯坦福大学吴恩达机器学习 (内嵌中英字幕)

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发表于 2019-3-20 16:08:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
斯坦福大学吴恩达机器学习 (内嵌中英字幕)


目录:斯坦福大学吴恩达机器学习 (内嵌中英字幕)
      ┣━━01-机器学习视频教程
      ┃    ┣━━1、1 - 1 - Welcome【中英】.flv
      ┃    ┣━━2、1 - 2 - What is machine learning【中英】.flv
      ┃    ┣━━4、1 - 4 - Supervised Learning 【中英】.flv
      ┃    ┣━━5、1 - 5 - unsupervised learning 【中文】.flv
      ┃    ┣━━6、2 - 1 - Model Representation 【中文】.flv
      ┃    ┣━━7、2 - 2 - Cost Function 【中文】.flv
      ┃    ┣━━8、2 - 3 - Cost Function - Intuition I 【中文】.flv
      ┃    ┣━━9、2 - 4 - Cost Function - Intuition II 【中文】.flv
      ┃    ┣━━10、2 - 5 - Gradient Descent 【中文】.flv
      ┃    ┣━━11、2 - 6 - Gradient Descent Intuition 【中文】.flv
      ┃    ┣━━12、2 - 7 - GradientDescentForLinearRegression 【中英】.flv
      ┃    ┣━━13、3 - 1 - Matrices and Vectors【中文】.flv
      ┃    ┣━━14、3 - 2 - Addition and Scalar Multiplication 【中文】.flv
      ┃    ┣━━15、3 - 3 - Matrix Vector Multiplication 【中文】.flv
      ┃    ┣━━16、3 - 4 - Matrix Matrix Multiplication 【中文】.flv
      ┃    ┣━━17、3 - 5 - Matrix Multiplication Properties 【中文】.flv
      ┃    ┣━━18、3 - 6 - Inverse and Transpose【中文】.flv
      ┃    ┣━━19、4 - 1 - Multiple Features 【中文】.flv
      ┃    ┣━━20、4 - 2 - Gradient Descent for Multiple Variables 【中文】.flv
      ┃    ┣━━21、4 - 3 - Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling 【中文】.flv
      ┃    ┣━━22、4 - 4 - Gradient Descent in Practice II - Learning Rate 【中英】.flv
      ┃    ┣━━23、4 - 5 - Features and Polynomial Regression 【中英】.flv
      ┃    ┣━━24、4 - 6 - Normal Equation 【中英】.flv
      ┃    ┣━━25、4 - 7 - Normal Equation Noninvertibility (Optional) 【中英】.flv
      ┃    ┣━━26、4 - 8 - Working on and Submitting Programming Exercises 【中英】.flv
      ┃    ┣━━27、5 - 1 - Basic Operations 【中英】.flv
      ┃    ┣━━28、5 - 2 - Moving Data Around 【中英】.flv
      ┃    ┣━━29、5 - 3 - Computing on Data【中英】.flv
      ┃    ┣━━30、5 - 4 - Plotting Data 【中英】.flv
      ┃    ┣━━31、5 - 5 - Control Statements【中英】.flv
      ┃    ┣━━32、5 - 6 - Vectorization 【中英】.flv
      ┃    ┣━━33、6 - 1 - Classification 【中英(机翻)】.flv
      ┃    ┣━━34、6 - 2 - Hypothesis Representation 【中文】.flv
      ┃    ┣━━35、6 - 3 - Decision Boundary 【中英】.flv
      ┃    ┣━━36、6 - 4 - Cost Function 【中英】.flv
      ┃    ┣━━37、6 - 5 - Simplified Cost Function and Gradient Descent 【中英】.flv
      ┃    ┣━━38、6 - 6 - Advanced Optimization 【中英】.flv
      ┃    ┣━━39、6 - 7 - Multiclass Classification_ One-vs-all 【中英】.flv
      ┃    ┣━━40、7 - 1 - The Problem of Overfitting【中英】.flv
      ┃    ┣━━41、7 - 2 - Cost Function 【中英】.flv
      ┃    ┣━━42、7 - 3 - Regularized Linear Regression 【中英】.flv
      ┃    ┣━━43、7 - 4 - Regularized Logistic Regression 【中英】.flv
      ┃    ┣━━44、8 - 1 - Non-linear Hypotheses 【中英】.flv
      ┃    ┣━━45、8 - 2 - Neurons and the Brain 【中英】.flv
      ┃    ┣━━46、8 - 3 - Model Representation I 【中英】.flv
      ┃    ┣━━47、8 - 4 - Model Representation II 【中英】.flv
      ┃    ┣━━48、8 - 5 - Examples and Intuitions I 【中英】.flv
      ┃    ┣━━49、8 - 6 - Examples and Intuitions II 【中英】.flv
      ┃    ┣━━50、8 - 7 - Multiclass Classification 【中文】.flv
      ┃    ┣━━51、9 - 1 - Cost Function 【中英】.flv
      ┃    ┣━━52、9 - 2 - Backpropagation Algorithm 【中英】.flv
      ┃    ┣━━53、9 - 3 - Backpropagation Intuition 【中英】.flv
      ┃    ┣━━54、9 - 4 - Implementation Note_ Unrolling Parameters 【中英】.flv
      ┃    ┣━━55、9 - 5 - Gradient Checking 【中英】.flv
      ┃    ┣━━56、9 - 6 - Random Initialization 【中英】.flv
      ┃    ┣━━57、9 - 7 - Putting It Together 【中英】.flv
      ┃    ┣━━58  - 8 - autonomous driving 【中英.flv
      ┃    ┣━━59、10 - 1 - Deciding What to Try Next 【中英】.flv
      ┃    ┣━━60、10 - 2 - Evaluating a Hypothesis 【中英】.flv
      ┃    ┣━━61、10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets 【中英】.flv
      ┃    ┣━━62、10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance 【中英】.flv
      ┃    ┣━━63、10 - 5 - Regularization and Bias_Variance 【中英】.flv
      ┃    ┣━━64 0 - 6 - learning curves 【中英.flv
      ┃    ┣━━65、10 - 7 - Deciding What to Do Next Revisited 【中英】.flv
      ┃    ┣━━66、11 - 1 - Prioritizing What to Work On 【中英】.flv
      ┃    ┣━━67、11 - 2 - Error Analysis 【中英】.flv
      ┃    ┣━━68、11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes 【中英】.flv
      ┃    ┣━━69、11 - 4 - Trading Off Precision and Recall 【中英】.flv
      ┃    ┣━━70、11 - 5 - Data For Machine Learning 【中英】.flv
      ┃    ┣━━71、12 - 1 - Optimization Objective 【中英】.flv
      ┃    ┣━━72、12 - 2 - Large Margin Intuition 【中英】.flv
      ┃    ┣━━73、12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) 【中英】.flv
      ┃    ┣━━74、12 - 4 - Kernels I 【中英】.flv
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      ┃    ┣━━76、12 - 6 - Using An SVM 【中英】.flv
      ┃    ┣━━77、13 - 1 - Unsupervised Learning_ Introduction 【中英】.flv
      ┃    ┣━━78、13 - 2 - K-Means Algorithm 【中英】.flv
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      ┃    ┣━━82、14 - 1 - Motivation I_ Data Compression 【中英】.flv
      ┃    ┣━━83、14 - 2 - Motivation II_ Visualization 【中英】.flv
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      ┃    ┣━━85、14 - 4 - Principal Component Analysis Algorithm 【中英】.flv
      ┃    ┣━━86、14 - 5 - Choosing the Number of Principal Components 【中英】.flv
      ┃    ┣━━87、14 - 6 - Reconstruction from Compressed Representation 【中英】.flv
      ┃    ┣━━88、14 - 7 - Advice for Applying PCA 【中英】.flv
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      ┃    ┣━━112、18 - 4 - Ceiling Analysis_ What Part of the Pipeline to Work on Next 【中英】.flv
      ┃    ┗━━113、19 - 1 - Summary and Thank You 【中英】.flv
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