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斯坦福大学最新-机器学习导论


斯坦福大学最新-机器学习导论_深度学习

课程描述

    机器学习导论,讲解有监督和无监督学习问题的表述。回归和分类。数据标准化和特征工程。损失函数选择及其对学习的影响。正则化及其在控制复杂性中的作用。验证和过拟合。对异常值的鲁棒性。简单的数值实现。对来自各种工程和其他学科的数据进行实验。

课程首页

http://ee104.stanford.edu/lectures.html

课程大纲

斯坦福大学最新-机器学习导论_自然语言处理_02

课程视频截图

斯坦福大学最新-机器学习导论_深度学习_03

斯坦福大学最新-机器学习导论_机器学习_04

斯坦福大学最新-机器学习导论_深度学习_05

斯坦福大学最新-机器学习导论_神经网络_06

斯坦福大学最新-机器学习导论_自然语言处理_07

斯坦福大学最新-机器学习导论_深度学习_08


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