斯坦福大學機器學習
機器學習是一門研究在非特定編程條件下讓計算機采取行動的學科。最近二十年，機器學習為我們帶來了自動駕駛汽車、實用的語音識別、高效的網絡搜索，讓我們對人類基因的解讀能力大大提高。當今機器學習技術已經非常普遍，您很可能在毫無察覺情況下每天使用幾十次。許多研究者還認為機器學習是人工智能（AI）取得進展的最有效途徑。在本課程中，您將學習最高效的機器學習技術，了解如何使用這些技術，並自己動手實踐這些技術。更重要的是，您將不僅將學習理論知識，還將學習如何實踐，如何快速使用強大的技術來解決新問題。最后，您將了解在硅谷企業如何在機器學習和AI領域進行創新。
本課程將廣泛介紹機器學習、數據挖掘和統計模式識別。相關主題包括：(i) 監督式學習（參數和非參數算法、支持向量機、核函數和神經網絡）。(ii) 無監督學習（集群、降維、推薦系統和深度學習）。(iii) 機器學習實例（偏見/方差理論；機器學習和AI領域的創新）。課程將引用很多案例和應用，您還需要學習如何在不同領域應用學習算法，例如智能機器人（感知和控制）、文本理解（網絡搜索和垃圾郵件過濾）、計算機視覺、醫學信息學、音頻、數據庫挖掘等領域。
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