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斯坦福大学公开课 :机器学习课程
本课程共20集 翻译完 欢迎学习

【课程介绍】

人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere ”免费提供学校里最受欢迎的工科课程,给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。
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课程列表
【第1集】 机器学习的动机与应用
【第2集】 监督学习应用.梯度下降
【第3集】 欠拟合与过拟合的概念
【第4集】 牛顿方法
【第5集】 生成学习算法
【第6集】 朴素贝叶斯算法
【第7集】 最优间隔分类器问题
【第8集】 顺序最小优化算法
【第9集】 经验风险最小化
【第10集】 特征选择
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讲师介绍

名称:Andrew Ng
职业:
学位:

学院介绍