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Machine Learning Specialization by Andrew Ng - Course Notes and Solutions

RayRay
Machine Learning SpecializationCourseraAndrew NG监督学习高级学习算法Github开源项目

Machine-Learning-Specialization-Coursera

机器学习专项课程概述

Andrew Ng在Coursera上推出的机器学习专项课程是一个全面的入门级课程,涵盖了机器学习的核心概念和算法。该专项课程包含3门子课程:

  1. 监督学习:回归与分类
  2. 高级学习算法
  3. 无监督学习、推荐系统与强化学习

课程采用直观的视觉方法来讲解AI概念,然后再介绍实现算法所需的代码和底层数学原理。课程内容经过重新设计,更加易于理解和实践。

课程大纲

课程1: 监督学习:回归与分类

  • 第1周:线性回归、梯度下降
  • 第2周:多元线性回归、特征缩放
  • 第3周:逻辑回归、正则化

课程2: 高级学习算法

  • 第1周:神经网络基础
  • 第2周:神经网络训练
  • 第3周:机器学习应用实践建议
  • 第4周:决策树和集成学习

课程3: 无监督学习、推荐系统与强化学习

  • 第1周:聚类、异常检测
  • 第2周:推荐系统
  • 第3周:强化学习

课程亮点

  • 采用Python和TensorFlow实现算法
  • 提供了大量可选的实验和编程练习
  • 涵盖了机器学习开发的最佳实践
  • 包含真实世界的应用案例,如电影推荐系统

学习收获

完成本专项课程后,你将能够:

  • 构建机器学习模型来解决分类和回归问题
  • 使用神经网络实现多分类
  • 构建和训练决策树模型
  • 实现无监督学习算法如聚类和异常检测
  • 构建推荐系统
  • 实现强化学习算法

总的来说,这是一门非常全面且实用的机器学习入门课程,适合想要系统学习机器学习的初学者。课程内容深入浅出,编程练习丰富,能够帮助学习者快速掌握机器学习的核心概念和技能。

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