Github标星24300!吴恩达机器学习课程笔记.pdf
个人认为:吴恩达老师的机器学习课程,是初学者入门机器学习的最好的课程!我们整理了笔记(336页),复现的Python代码等资源,文末提供下载。
课程简介
课程地址:https://www.coursera.org/course/ml
Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中,机器学习帮助我们自动驾驶汽车,有效的语音识别,有效的网络搜索,并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍,你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中,您将学习最有效的机器学习技术,并获得实践,让它们为自己的工作。更重要的是,你会不仅得到理论基础的学习,而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后,你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:
(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。
(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。
(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(Web搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。
本课程需要10周共18节课,相对以前的机器学习视频,这个视频更加清晰,而且每课都有ppt课件,推荐学习。
课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1i7xK
编者注
本人2014年下半年开始翻译本课程字幕,并写了课程的中文笔记。笔记被下载了几万次,应该帮助了不少人,也有很多人一直在帮助我,现在我把笔记的word原稿和markdown原稿分享给大家。
markdown的笔记和课程中英文字幕我将放在Github,希望大家能继续完善。为方便数学公式的在线显示,在线观看的是html文件,公式已经被转为图片,公式源码在markdown文件。
最后想对各位朋友说:赠人玫瑰,手有余香!在人工智能的道路上,你不是一个人在战斗!
黄海广
2018-3-26 夜
笔记打印效果图(是薄的那本)
深度学习笔记在这里。
笔记参考
-
https://www.coursera.org/course/ml 机器学习公开课 -
https://mooc.guokr.com/user/2133483357/ 小小人_V的个人笔记 -
《统计学习方法》李航 -
《机器学习课》邹博
Github文件夹说明
docx:笔记的word版本
markdown:笔记的markdown版本
html:笔记的html版本
images:笔记的图片
ppt:课程的原版课件
srt:课程的中英文字幕(mp4文件需要在百度云下载,大家可以用记事本或者字幕编辑软件来编辑字幕,共同完善。
code:课程的python代码
机器学习课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1i7xK
笔记pdf版本(A4打印版,共336页)
机器学习教程中文笔记目录
资源下载
笔记、代码、word及markdown版本等资源都可以在Github下载:
https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
文件较大,也可以用百度云下载Github打包文件:
链接:
https://pan.baidu.com/s/1LnTSEobcE4-hXgfYtdf4gQ?pwd=453g
提取码:453g
若链接失效,可以在公众号回复“吴恩达机器学习”获取网址下载。
解压密码“fengdu78”
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