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斯坦福大学吴恩达机器学习教程

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发表于 2017-11-1 14:35:52 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

机械进修是一门让计较机在非切确编程下進行活动的科学。在曩昔十年,机械进修促进了无人驾驶车、高效语音识别、切确收集搜索及人类基因组认知的大力成长。机械进修如此无孔不入,你能够已经在不知情的情况下操纵过无数次。很多研讨者以为,这类手段是到达人类水平AI的最好方式。这门课程中,你将进修到高效的机械进修技能,及学会若何操纵它为你办事。重点是,你不但能学到理论根本,更能知晓若何快速有用利用这些技能到新的题目上。最初,你会打仗到硅谷创新中几个优异的触及机械进修与AI的利用实例。
此课程将普遍先容机械进修、数据挖掘与统计形式识此外常识。
主题包括:
(i) 监视进修(参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经收集)。
(ii) 非监视进修(聚类、降维、保举系统、深度进修)。
(iii) 机械进修的优异案例(误差/方差理论;机械进修和野生智能的创新进程)课程将拮取案例研讨与利用,进修若何将进修算法利用到智能机械人(观感,控制)、笔墨了解(网页搜索,防渣滓邮件)、计较机视觉、医学信息学、音频、数据挖掘及其他范畴上。
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