機器學習_深度學習_入門經典（永久免費報名學習）

機器學習_深度學習_入門經典（博主永久免費教學視頻系列）

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做者座右銘----

與其被人工智能代替，不如主動設計機器爲咱們服務。

長期以來機器學習不少教材描述晦澀難懂，大量專業術語和數學公式讓學生望而止步。生活中機器學習就在咱們身邊，谷歌，百度，Facebook，今日頭條都運用大量機器學習算法，實現智能推薦功能。我用大量精美配圖來解釋機器學習算法原理。

此課程收錄了大量MIT麻省理工學院知名教授的機器學習和深度學習課程系列，各位學員記得報名此課程喲。

 

 

 

課程目錄（不斷實時更新）：

章節1如何聯繫做者

課時1如何聯繫做者和訪問個人主頁01:25

課時2個人全部教學課程系列介紹09:26

課時3歡迎項目合做03:16

課時4如何選擇一臺最好筆記本用於深度學習（英語）09:04

章節2機器學習概述

課時5什麼是機器學習？03:48

課時6機器學習書籍推薦02:59

課時7推薦數學高材生電影《心理捕手》05:23

課時8機器學習使用條件，技巧和警告39:21

章節3機器學習_深度學習_AI應用

課時9人工智能和合成生物學05:52

課時10終結者到來？AI軍事領域強大應用25:05

課時11谷歌強大深度學習13:50

課時12谷歌10個傑出項目07:19

課時13波士頓動力06:19

課時14IBM沃森人工智能應用12:07

課時15深度學習語音_物體識別應用05:22

課時16好萊塢巨星威爾史密斯和機器人約會12:41

課時17採訪AI機器人索菲亞，我要毀滅人類03:38

課時18計算機如何快速識別物體（英語）07:37

章節4Python機器學習資源

課時19Python基礎知識02:03

課時20Python機器學習經常使用的10個包13:14

課時21Python第三方包下載地02:26

課時22機器學習知名數據庫介02:24

課時23從線性代數到機器學習33:05

課時24更多Python機器學習資源介紹04:29

章節5監督機器學習算法

課時25線性迴歸-房價預測07:12

課時26樸素貝葉斯-垃圾郵件過濾系統應用03:18

課時27決策樹-APP智能推薦系07:23

課時28邏輯迴歸_大學錄取預測05:16

課時29SVM支持向量機-強大核函數實現空間轉移12:17

課時3025個神經網絡拓撲圖一覽17:57

課時31神經網絡算法自動玩遊戲-超級瑪麗奧02:23

課時32自動掃雷遊戲-基於神經網絡算法02:39

章節6無監督學習算法

課時33kmean-如何選擇披薩店地址04:09

課時34層次聚類算法hierarchical clustering02:26

章節7Python機器學習實戰

課時35Anaconda安裝07:02

課時36python第三方包安裝(pip和conda install）02:48

課時37Python機器學習實戰_泰坦尼克號生存分析（附腳本）12:47

章節8蒙特卡洛算法

課時38python蒙特卡洛算法與賭博模型58:03

章節9天然語言nlp

課時39 Introduction to sentiment analysis with spaCy40:54

課時40貝葉斯文本分類器29:43

課時41Building new NLP solutions with spaCy and Prodigy27:25

課時42劍橋大學美女講師-天然語言處理22:22

章節10MIT機器學習和深度學習課程系列

課時43Introduction to Machine Learning51:35

課時44Biologically Inspired Neural Networks31:34

課時45Sequence Modeling with Neural Networks27:17

課時46Faster ML Development with TensorFlowMIT19:24

課時47Issues in Image Classification17:22

課時48Recurrent Neural Networks36:35

課時49Convolutional Neural Networks41:21

課時50Deep Reinforcement LearningMIT32:53

課時51How computers learn to recognize objects instantly07:42

課時52Computer Vision Meets Social NetworksMIT34:02

課時53Beyond Deep Learning Learning+Reasoning32:25

課時54Deep Learning Limitations and New Frontiers31:41

課時55Image Domain Transfer (NVIDIA)46:37

章節11強化學習reinforcement learning

課時56reinforcement learning強化機器學習原理43:31

章節12非平衡樣本處理

課時57機器學習非平衡數據處理imbalanced data

 

​課程部分經典介紹：

人和機器有啥不同呢，人是經過經驗積累對事物作出判斷。人腦中有超過700億個神經元細胞，複雜生物神經網絡是目前任何機器算法也不能實現的。

機器學習就是電腦經過學習數據來近似模仿人腦，自動作出決策。

萬物皆有數，經過對經驗的量化，機器能夠無限接近人腦，作出智能決策。

機器學習算法出如今生活中方方面面，例如線性迴歸普遍用於預測商品價格走勢，例如房價，股票價格等等。

邏輯迴歸算法在信用評分卡領域普遍應用幾十年，很是穩定。評分卡用於智能判斷申請貸款的客戶是不是好客戶。

線性迴歸和邏輯迴歸中的核心概念是梯度遞減，在個人新教程「一圖讀懂_圖解機器學習」中有詳細描述。

迴歸中多項式方差比簡單直線更能減小（error）錯誤。但物極必反，多項式不是越複雜越好，這容易致使過分擬合。

貝葉斯算法被普遍用於垃圾郵件過濾，也可用於色情文章過濾。貝葉斯對文章出現一些關鍵字作出機率預測。例以下例中若是郵件出現便宜這個單詞，有80%機率是垃圾郵件。

決策樹算法可用於APP智能推薦，根據客戶性別，年齡等因素，推薦客戶須要的APP。

生物神經網絡是人類經過上億年進化發展成複雜網絡。信號能夠傳入或傳出神經元。信號要達到必定強度才能傳遞。

神經元細胞結構很是複雜，大概功能器官以下圖。

計算機神經網絡不是一個模型，而是一個集合。下圖是最多見的25個神經網絡結構。從最先感知機，到單層神經網絡，多層神經網絡，CNN，RNN，神經網絡模型一直在進化。在現實中多種神經網絡混合使用。

支持向量不只能處理二維空間分類，還能實現多維空間轉移。核函數就是關鍵。

經過核函數，數據實現空間轉移。

圖解機器學習八大算法後，咱們用Python來對泰坦尼克號生存分析。

 

我創建隨機森林模型，準確率達到0.87-0.88。各位學員有更好準確率，能夠發郵件給我留言231469242@qq.com。此腳本可在個人新教程《機器學習_深度學習_入門經典》的29課下載，電腦端登陸，點擊參考資料下載。此教程是免費的，2k超清分辨率，各位朋友能夠看清任何一行代碼和文字。

教程提供泰坦尼克號原始數據，你們能夠本身建模，各顯神通。

經過模型因子分析，我發現女性，低齡是存活的最主要因素。婦女優先，兒童優先，泰坦尼克號再現英國人幾千年來的騎士精神！這影響一代又一代人！咱們向英國的騎士精神致敬！

 

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