[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程
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【第1集】普林斯顿大学公开课：领导能力简介(1) 译
【第1集】1-1.欢迎参加《机器学习》课程 译
【第3集】普林斯顿大学公开课：领导能力简介(3) 译
【第6集】2-2.代价函数 译
【第7集】2-3.代价函数（一） 译
【第8集】2-4.代价函数（二） 译
【第9集】2-5.梯度下降 译
【第10集】2-6.梯度下降知识点总结 译
【第11集】2-7.线性回归的梯度下降 译
【第14集】3-3.矩阵向量乘法 译
【第15集】3-4.矩阵乘法 译
【第17集】3-6.逆和转置 译
【第18集】4-1.多功能 译
【第19集】4-2.多元梯度下降法 译
【第22集】4-5.特征和多项式回归 译
【第23集】4-6.正规方程（区别于迭代方法的直接解法） 译
【第24集】4-7.正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法 译
【第25集】4-8.导师的编程小技巧 译
【第26集】5-1.基本操作 译
【第27集】5-2.移动数据 译
【第28集】5-3.计算数据 译
【第29集】5-4.数据绘制 译
【第30集】5-5.控制语句：for，while，if.语句 译
【第31集】5-6.矢量 译
【第32集】6-1.分类 译
【第34集】6-3.决策界限 译
【第35集】6-4.代价函数 译
【第36集】6-5.简化代价函数与梯度下降 译
【第37集】6-6.高级优化 译
【第38集】6-7.多元分类：一对多 译
【第39集】7-1.过拟合问题 译
【第40集】7-2.代价函数 译
【第41集】7-3.线性回归的正则化 译
【第42集】7-4.Logistic.回归的正则化 译
【第43集】8-1.非线性假设 译
【第45集】8-3.模型展示Ⅰ 译
【第47集】8-5.例子与直觉理解Ⅰ 译
【第49集】8-7.多元分类 译
【第51集】9-2.反向传播算法 译
【第52集】9-3.理解反向传播 译
【第53集】9-4.使用注意：展开参数 译
【第54集】9-5.梯度检测 译
【第55集】9-6.随机初始化 译
【第56集】9-7.组合到一起 译
【第58集】10-1.决定下一步做什么 译
【第61集】10-4.诊断偏差与方差 译
【第62集】10-5.正则化和偏差、方差 译
【第63集】10-6.学习曲线 译
【第64集】10-7.决定接下来做什么 译
【第65集】11-1.确定执行的优先级 译
【第68集】11-4.精确度和召回率的权衡 译
【第69集】11-5.机器学习数据 译
【第70集】12-1.优化目标 译
【第72集】12-3.大间隔分类器的数学原理 译
【第73集】12-4.核函数1 译
【第74集】12-5.核函数2 译
【第75集】12-6.使用SVM 译
【第76集】13-1.无监督学习 译
【第77集】13-2.K-Means算法 译
【第78集】13-3.优化目标 译
【第79集】13-4.随机初始化 译
【第80集】13-5.选取聚类数量 译
【第83集】14-3.主成分分析问题规划1 译
【第86集】14-6.压缩重现 译
【第88集】15-1.问题动机 译
【第89集】15-2.高斯分布 译
【第91集】15-4.开发和评估异常检测系统 译
【第93集】15-6.选择要使用的功能 译
【第94集】15-7.多变量高斯分布 译
【第95集】15-8.使用多变量高斯分布的异常检测 译
【第96集】16-1.问题规划 译
【第97集】16-2.基于内容的推荐算法 译
【第99集】16-4.协同过滤算法 译
【第100集】16-5.矢量化：低轶矩阵分解 译
【第101集】16-6.实施细节：均值规范化 译
【第102集】17-1.学习大数据集 译
【第103集】17-2.随机梯度下降 译
【第105集】17-4.随机梯度下降收敛 译
【第106集】17-5.在线学习 译
【第107集】17-6.减少映射与数据并行 译
【第108集】18-1.问题描述与.OCR.pipeline 译
【第109集】18-2.滑动窗口 译
【第110集】18-3.获取大量数据和人工数据 译
【第111集】18-4.天花板分析：下一步工作的.pipeline 译
【第112集】19-1.总结与感谢 译
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