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13-3.优化目标
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[1] 普林斯顿大学公开课:领导能力简介(...
5826播放
06:54
[2] 1-1.欢迎参加《机器学习》课程
2108播放
06:54
[3] 普林斯顿大学公开课:领导能力简介(...
1.8万播放
06:16
[4] 普林斯顿大学公开课:领导能力简介(...
3783播放
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[5] 2-2.代价函数
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08:12
[6] 2-3.代价函数(一)(上)
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05:36
[7] 2-3.代价函数(一)(下)
1494播放
05:37
[8] 2-4.代价函数(二)
974播放
08:48
[9] 2-5.梯度下降(上)
1597播放
05:47
[10] 2-5.梯度下降(下)
1546播放
05:48
[11] 2-6.梯度下降知识点总结(上)
1453播放
05:57
[12] 2-6.梯度下降知识点总结(下)
1401播放
06:01
[13] 2-7.线性回归的梯度下降(上)
1026播放
05:12
[14] 2-7.线性回归的梯度下降(下)
1083播放
05:08
[15] 3-3.矩阵向量乘法(上)
1553播放
06:51
[16] 3-3.矩阵向量乘法(下)
1023播放
06:52
[17] 3-4.矩阵乘法(上)
1243播放
05:36
[18] 3-4.矩阵乘法(下)
840播放
05:43
[19] 3-6.逆和转置(上)
1194播放
05:38
[20] 3-6.逆和转置(下)
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05:37
[21] 4-1.多功能
886播放
08:22
[22] 4-2.多元梯度下降法
689播放
05:04
[23] 4-5.特征和多项式回归
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07:39
[24] 4-6.正规方程(区别于迭代方法的...
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[25] 4-6.正规方程(区别于迭代方法的...
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[26] 4-7.正规方程在矩阵不可逆情况下...
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[27] 4-8.导师的编程小技巧
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[28] 5-1.基本操作(上)
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[29] 5-1.基本操作(下)
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[30] 5-2.移动数据(上)
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08:05
[31] 5-2.移动数据(下)
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[32] 5-3.计算数据(上)
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[33] 5-3.计算数据(下)
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[34] 5-4.数据绘制
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[35] 5-5.控制语句:for,whil...
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06:30
[36] 5-5.控制语句:for,whil...
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06:31
[37] 5-6.矢量(上)
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06:56
[38] 5-6.矢量(下)
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06:58
[39] 6-1.分类
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08:08
[40] 6-3.决策界限(上)
1449播放
07:26
[41] 6-3.决策界限(下)
986播放
07:29
[42] 6-4.代价函数(上)
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05:14
[43] 6-4.代价函数(下)
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05:10
[44] 6-5.简化代价函数与梯度下降(上...
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[45] 6-5.简化代价函数与梯度下降(下...
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[46] 6-6.高级优化(上)
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[47] 6-6.高级优化(下)
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[48] 6-7.多元分类:一对多
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[49] 7-1.过拟合问题
1175播放
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[50] 7-2.代价函数(上)
802播放
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[51] 7-2.代价函数(下)
920播放
05:04
[52] 7-3.线性回归的正则化(上)
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05:22
[53] 7-3.线性回归的正则化(下)
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[54] 7-4.logistic.回归的正...
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[55] 8-1.非线性假设
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[56] 8-3.模型展示ⅰ(上)
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[57] 8-3.模型展示ⅰ(下)
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06:08
[58] 8-5.例子与直觉理解ⅰ
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[59] 8-7.多元分类
1530播放
03:51
[60] 9-2.反向传播算法(上)
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06:01
[61] 9-2.反向传播算法(下)
608播放
05:59
[62] 9-3.理解反向传播(上)
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06:24
[63] 9-3.理解反向传播(下)
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06:27
[64] 9-4.使用注意:展开参数
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07:47
[65] 9-5.梯度检测(上)
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[66] 9-5.梯度检测(下)
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[67] 9-6.随机初始化
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[68] 9-7.组合到一起(上)
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[69] 9-7.组合到一起(下)
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06:42
[70] 10-1.决定下一步做什么
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[71] 10-4.诊断偏差与方差
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[72] 10-5.正则化和偏差、方差(上)
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05:42
[73] 10-5.正则化和偏差、方差(下)
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[74] 10-6.学习曲线(上)
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[75] 10-6.学习曲线(下)
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[76] 10-7.决定接下来做什么
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[77] 11-1.确定执行的优先级
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[78] 11-4.精确度和召回率的权衡(上...
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[79] 11-4.精确度和召回率的权衡(下...
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[80] 11-5.机器学习数据(上)
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[81] 11-5.机器学习数据(下)
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[82] 12-1.优化目标(上)
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[83] 12-1.优化目标(下)
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07:25
[84] 12-3.大间隔分类器的数学原理(...
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[85] 12-3.大间隔分类器的数学原理(...
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[86] 12-4.核函数1(上)
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[87] 12-4.核函数1(下)
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07:58
[88] 12-5.核函数2(上)
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[89] 12-5.核函数2(下)
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[90] 12-6.使用svm(上)
1401播放
10:33
[91] 12-6.使用svm(下)
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[92] 13-1.无监督学习
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[93] 13-2.k-means算法(上)
905播放
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[94] 13-2.k-means算法(下)
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[95] 13-3.优化目标
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[96] 13-4.随机初始化
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[97] 13-5.选取聚类数量
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[98] 14-3.主成分分析问题规划1
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[99] 14-6.压缩重现
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[100] 15-1.问题动机
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[101] 15-2.高斯分布(上)
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[102] 15-2.高斯分布(下)
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[103] 15-4.开发和评估异常检测系统(...
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[104] 15-4.开发和评估异常检测系统(...
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[105] 15-6.选择要使用的功能(上)
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[106] 15-6.选择要使用的功能(下)
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[107] 15-7.多变量高斯分布(上)
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[108] 15-7.多变量高斯分布(下)
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[109] 15-8.使用多变量高斯分布的异常...
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[110] 15-8.使用多变量高斯分布的异常...
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[111] 16-1.问题规划
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[112] 16-2.基于内容的推荐算法(上)
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[113] 16-2.基于内容的推荐算法(下)
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[114] 16-4.协同过滤算法
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[115] 16-5.矢量化:低轶矩阵分解
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[116] 16-6.实施细节:均值规范化
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[117] 17-1.学习大数据集
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[118] 17-2.随机梯度下降(上)
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[119] 17-2.随机梯度下降(下)
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[120] 17-4.随机梯度下降收敛(上)
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[121] 17-4.随机梯度下降收敛(下)
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[122] 17-5.在线学习(上)
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[123] 17-5.在线学习(下)
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[124] 17-6.减少映射与数据并行(上)
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[126] 18-1.问题描述与.ocr.pi...
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[127] 18-2.滑动窗口(上)
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[130] 18-3.获取大量数据和人工数据(...
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[132] 18-4.天花板分析:下一步工作的...
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