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  • 教程名称:机器学习视频教程4套,教程目录:,机器学习-吴恩达-Coursera,【有资源网】01 – I. Introduction (Week 1)
    【有资源网】02 – II. Linear Regression with One Variable (Week 1)
    【有资源网】03 – III. Linear Algebra Review (Week 1, Optional)
    【有资源网】04 – IV. Linear Regression with Multiple Variables (Week 2)
    【有资源网】05 – V. Octave Tutorial (Week 2)
    【有资源网】06 – VI. Logistic Regression (Week 3)
    【有资源网】07 – VII. Regularization (Week 3)
    【有资源网】08 – VIII. Neural Networks Representation (Week 4)
    【有资源网】09 – IX. Neural Networks Learning (Week 5)
    【有资源网】10 – X. Advice for Applying Machine Learning (Week 6)
    【有资源网】11 – XI. Machine Learning System Design (Week 6)
    【有资源网】12 – XII. Support Vector Machines (Week 7)
    【有资源网】13 – XIII. Clustering (Week 8)
    【有资源网】14 – XIV. Dimensionality Reduction (Week 8)
    【有资源网】15 – XV. Anomaly Detection (Week 9)
    【有资源网】16 – XVI. Recommender Systems (Week 9)
    【有资源网】17 – XVII. Large Scale Machine Learning (Week 10)
    【有资源网】18 – XVIII. Application Example Photo OCR(Week 10)
    【有资源网】19 – XIX. Conclusion(Week 10)
    【有资源网】20 – Programming Exercises
    【有资源网】Readme
    【有资源网】Readme,炼数成金-机器学习,【有资源网】第1课 机器学习概论
    【有资源网】第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
    【有资源网】第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧
    【有资源网】第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计
    【有资源网】第5课 线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘,案例:智能判断垃圾短信,通过文本挖掘给用户加标签,评论自动分析,用户流失预警
    【有资源网】第6课 决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。案例:运营商用户分析
    【有资源网】第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角?
    【有资源网】第8课 人工神经网络,单层感知器,线性神经网络,BP神经网络,基于梯度下降的学习算法,图像压缩和银行用户信用评估
    【有资源网】第9课 通用逼近器径向基函数神经网络,在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例:字符识别,人脸识别
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    【有资源网】第11课 聚类,孤立点判别。案例:推荐系统,自动品酒器,作弊识别,社会系统团体识别
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