dafish-ai/NTU-Machine-learning: 台湾大学李宏毅老师机器学习

台湾大学李宏毅老师机器学习. Contribute to dafish-ai/NTU-Machine-learning development by creating an account on GitHub. Skiptocontent {{message}} dafish-ai / NTU-Machine-learning Public Notifications Fork 355 Star 841 台湾大学李宏毅老师机器学习 841 stars 355 forks Star Notifications Code Issues 0 Pullrequests 0 Actions Projects 0 Wiki Security Insights More Code Issues Pullrequests Actions Projects Wiki Security Insights dafish-ai/NTU-Machine-learning Thiscommitdoesnotbelongtoanybranchonthisrepository,andmaybelongtoaforkoutsideoftherepository. master Branches Tags Couldnotloadbranches Nothingtoshow {{refName}} default Couldnotloadtags Nothingtoshow {{refName}} default 1 branch 0 tags Code Latestcommit learning511 addhomework … 160cd3e Jul15,2019 addhomework 160cd3e Gitstats 116 commits Files Permalink Failedtoloadlatestcommitinformation. Type Name Latestcommitmessage Committime Titanic addweek2assignment Mar19,2019 assets juputer Apr22,2019 李宏毅机器学习-作业 addhomework Jul15,2019 李宏毅机器学习-课件 addweek2assignment Mar19,2019 ReadME.md UpdateReadME.md Jun8,2019 Viewcode 大鱼AI🐟：李宏毅机器学习(台湾大学) 课程资料 重要一些的资源： 1.前言 中文世界中最好的机器学习课程！ 2.数学知识复习 中文资料： 3.编程工具 大鱼谷歌python训练营： 斯坦福资料： 4.中文书籍推荐： 5.学习安排 6.作业提交指南： 7.学习安排 week1 week2 week3 Week4 Week5 Week6 Week7 Week8 课程大作业：Kaggle泰坦尼克号 联系我们： ReadME.md 大鱼AI🐟：李宏毅机器学习(台湾大学) 课程资料 课程主页 课程笔记 课件百度云下载 课程视频 环境配置Anaconda JupyterNoteBook配置 Anaconda加速下载镜像 作业 比赛环境推荐使用Linux或者Mac系统，以下环境搭建方法皆适用: Docker环境配置 本地环境配置 重要一些的资源： Dr.Wu博客71篇(机器学习、深度学习、强化学习、对抗网络) Dr.Wu本人知乎 深度学习经典论文 深度学习斯坦福教程 廖雪峰python3教程 github教程 莫烦机器学习教程 深度学习经典论文 机器学习代码修行100天 吴恩达机器学习新书：machinelearningyearning 自上而下的学习路线:软件工程师的机器学习 1.前言 Â 中文世界中最好的机器学习课程！ 李宏毅老师的机器学习和深度学习系列课程，是中文世界中最好！课程中有深入浅出的讲解和幽默生动的比喻（还有口袋妖怪哦）。

关键一切都是中文的！（除了 ^_^） 本课程李宏毅老师的机器学习核心内容带学，作业讲解。

主要包括： （一）监督学习（回归、分类、BP反向传播、梯度下降） （二）无监督学习（AutoEncoder、NeighborEmbedding、DeepGenerativeModel） （三）迁移学习（Transferlearning） （四）结构化学习（Structurelearning） 本课程每课都有课件，每周都有配套作业代码，十分推荐推荐学习。

2.数学知识复习 1.线性代数 2.概率论 3.凸函数优化 4.随机梯度下降算法 中文资料： 机器学习中的数学基本知识 统计学习方法 大学数学课本（从故纸堆里翻出来^_^） 3.编程工具 大鱼谷歌python训练营： 谷歌python 斯坦福资料： Python复习 4.中文书籍推荐： 《机器学习》周志华 《统计学习方法》李航 《机器学习课》邹博 5.学习安排 本课程需要8周共15节课， 每周具体时间划分为4个部分: 1部分安排周一到周二 2部分安排在周四到周五 3部分安排在周日 4部分作业是本周任何时候空余时间 周日晚上提交作业运行截图 周三、周六休息^_^ 6.作业提交指南： 7.学习安排 一、整体学习路线 二、整体学习分解脑图 三、具体学习计划 week1 学习准备 知识点复习 学习组队 第1节：引言(Introduction) 课件：lecture1 笔记：lecture1-note1 视频： 1.1欢迎:WelcometoMachineLearning 1.2为什么要学习机器学习？:Whylearning？ 作业Week1： 制定自己的学习计划，开通自己的学习博客，注册自己的github:如操作手册 week2 第2节：回归问题 课件：lecture2 笔记：lecture2-note2 视频： 2.1回归:Regression 2.2回归Demo:Demo 第3节：错误分析 课件：lecture3 笔记：lecture3-note3 视频： 2.3错误从哪里来ErrorHandle 作业Week2：: 纯python实现CEO的的利润预测 week3 第4节：梯度下降(GradientDescent) 课件：lecture4 笔记：lecture4-note4 视频： 3.1梯度下降:GradientDescent 3.2梯度下降Demo1:GradientDescentDemo1 3.3梯度下降Demo2:GradientDescentDemo2 作业Week3：: PM2.5回归预测 Week4 第5节：分类：概率生成模型（Classification：ProbabilisticGenerativeModel） 课件：lecture5 笔记：lecture5-note5 视频： 4.1分类：概率生成模型:Classification：ProbabilisticGenerativeModel 第6节：分类：逻辑回归（LogisticRegression） 课件：lecture6 笔记：lecture6-note6 视频： 4.2分类：逻辑回归:LogisticRegression 作业Week4：: 收入预测WinnerorLoser Week5 第7节：深度学习简介(IntroductiontoDeeplearning) 课件：lecture7 笔记：lecture7-note7 视频： 5.1深度度学习简介:IntroductiontoDeeplearning 5.2反向传播算法：BackPrppagation 第8节：“Helloworld”ofDeeplearning 课件：lecture8 笔记：lecture8-note8 视频： 5.1DeepLearningDemo 5.2KerasDemo：Demo 5.2KerasDemo1：Demo1 第9节：深度学习技巧Deeplearningtips 课件：lecture9 笔记：lecture8-note9 视频： 5.3DeepLearningtips 5.4KerasDemo2：Demo2 作业Week5：: 深度神经网络Keras实现手写数字识别 Week6 第10节：卷积神经网络(CNN) 课件：lecture10 笔记：lecture10-note10 视频： 6.1卷积神经网络:CNN 第11节：为什么要深度学习（WhyDeep) 课件：lecture11 笔记：lecture11-note11 视频： 6.2为什么要深度学习:WhyDeep 作业Week6：: 卷积神经网络CNN实现手写数字识别 Week7 第12节：循环神经网络(RNN) 课件：lecture12 笔记：lecture12-note12 视频： 7.1循环神经网络:RNN 第13节：循环神经网络（LSTM、GRU) 课件：lecture13 笔记：lecture13-note13 视频： 7.2循环神经网络:LSTM，GRU 作业Week7：: Twitter文本情绪分类TextSentiment Week8 第14节：迁移学习 课件：lecture14 笔记：lecture14-note14 视频： 8.1迁移学习:Transferlearning 第15节：强化学习（Reinforcementlearning) 课件：lecture15 笔记：lecture15-note15 视频： 8.2强化学习:Reinforcementlearning 课程大作业：Kaggle泰坦尼克号 联系我们： 官网：点击进入 官方公众号： About 台湾大学李宏毅老师机器学习 Resources Readme Stars 841 stars Watchers 30 watching Forks 355 forks Releases Noreleasespublished Packages0 Nopackagespublished Contributors7 Languages JupyterNotebook 59.0% Python 41.0% Youcan’tperformthatactionatthistime. Yousignedinwithanothertaborwindow.Reloadtorefreshyoursession. Yousignedoutinanothertaborwindow.Reloadtorefreshyoursession.