之前看過的機器學習課程。本文是相關課程筆記、習題答案、作業源碼的電梯。
1 Coursera 斯坦福機器學習課程，Andrew Ng
1.1 說明
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1.2 課程筆記
Week1
課程筆記 Lecture 1_Introduction and Basic Concepts 介紹和基本概念
課程筆記 Lecture 2_Linear regression with one variable 單變量線性回歸
課程筆記 Lecture 3_Linear Algebra Review 線性代數
Week2
課程筆記 Lecture 4_Linear Regression with Multiple Variables 多變量線性回歸
課程筆記 Lecture 5 Octave Tutorial 教程
Week3
課程筆記 Lecture 6_Logistic Regression 邏輯回歸
課程筆記 Lecture 7 Regularization 正則化
Week4
課程筆記 Lecture 8_Neural Networks Representation 神經網絡的表述
Week5
課程筆記 Lecture 9_Neural Networks learning 神經網絡學習
Week6
課程筆記 Lecture 10_Advice for applying machine learning 機器學習應用建議
課程筆記 Lecture 11_Machine Learning System Design 機器學習系統設計
Week7
課程筆記 Lecture 12_Support Vector Machines 支持向量機
Week8
課程筆記 Lecture 14_Dimensionality Reduction 降維
Week9
課程筆記 Lecture 15_Anomaly Detection異常檢測
課程筆記 Lecture 16_Recommender Systems 推薦系統
Week10
課程筆記 Lecture 17_Large Scale Machine Learning 大規模機器學習
課程筆記 Lecture 18_Photo OCR 應用實例:圖片文字識別
1.3 課上習題和測驗答案
Week 1 習題—Linear Regression with One Variable 單變量線性回歸
Week 2 習題—Linear Regression with Multiple Variables 多變量線性回歸
Week 3 習題—Logistic Regression 邏輯回歸
Week 4 習題—Neural Networks 神經網絡
Week 5 習題—Neural Networks learning 神經網絡學習
Week 6 習題—Advice for applying machine learning 機器學習應用建議
1.4 編程作業答案和源碼
Programming Exercise 3—多分類邏輯回歸和神經網絡
Programming Exercise 4—反向傳播神經網絡
2 網易公開課 斯坦福cs229機器學習，Andrew Ng
課程筆記 Part1：線性回歸 Linear Regression
課程筆記 part2：分類和邏輯回歸 Classificatiion and logistic regression
課程筆記 part3：廣義線性模型 Greneralized Linear Models (GLMs)
3 林軒田《機器學習基石》
4 Deeplearning.ai 系列課程，Andrew Ng
課程地址：
編程習題：
筆記：