前情回顧機器學習100天|Day1數據預處理100天搞定機器學習|Day2簡單線性迴歸分析100天搞定機器學習|Day3多元線性迴歸100天搞定機器學習|Day4-6 邏輯迴歸100天搞定機器學習|Day7 K-NN100天搞定機器學習|Day8 邏輯迴歸的數學原理100天搞定機器學習|Day9-12 支持向量機100天搞定機器學習|Day11 實現KNN100天搞定機器學習|Day13-14 SVM的實現100天搞定機器學習|Day15 樸素貝葉斯html
Day19,Avik-Jain開始Yaser Abu-Mostafa教授的Caltech機器學習課程-CS156中的課程1。算法
加州理工學院是美國的一所久負盛名的大學,位於加利福尼亞州的帕薩蒂納(Pasadena),建立於1891年。這所學校規模不算大,只有1000餘名研究生和900餘名本科生,然而在《泰晤士報高等教育》2010年世界大學排名中位列全球第2位。而在物理、行星科學、地理學領域公認爲全美第一,世界第一。美國Princeton Review在2006把加州理工學院在全美「最難申請上的大學」裏排名第六。網絡
加州理工學院《機器學習與數據挖掘》涵蓋機器學習基本理論、算法和應用的基礎課程,結合理論和實踐,生動介紹機器學習如何使運算系統得以根據獲取的數據改善其表現,並將這些成果運用到工程、科技、金融商業等活動中。專業理論將包括線性模型、VC維、神經網絡、支持向量機、數據探測法等。機器學習
[第1集] 學習問題 [第2集] 學習的可行性 [第3集] 線性模型 [第4集] 偏差和噪聲 [第5集] 訓練與測試 [第6集] 雷蒙保羅MAPA泛化理論 [第7集] VC維 [第8集] 偏見方差權衡 [第9集] 線性模型II [第10集] 神經網絡 學習
課程地址:測試
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