简简科技机器学习修炼手册:从倔强青铜到最强王者
全文共2014字 , 预计学习时长7分钟
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居家隔离期间只顾着玩游戏刷剧真的不会坐立不安吗?与其心神不安打Boss , 不如来面对机器学习这个大BOSS 。 笔者整理的这套课程从入门到高级 , 快来提升你的段位吧!
提示:Coursera的大部分课程和专业都有审核的选项 。 用户不会获得证明 , 但可以访问本课程的大部分资源 , 这就已经足够了 。 在报名时 , 只需选择审核课程的选项即可 。
Coursera将提供免费试用 , 就在“开始免费试用”按钮后面 , 可以发现一行小字 , 上面写着“审核课程” 。 这个技巧很难发现 , 但也很实用 , 笔者已经仔细检查了推荐的所有课程 , 它们应该都是免费的 。
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A.倔强青铜
1.机器学习
使用平台:Coursera
参与机构:斯坦福
所需时间:54小时
事先要求:没有任何要求 , 但对微积分特别是线性代数有一些理解会更好 , 可以最大限度帮助理解这门课程 。
点评:吴恩达大佬的课程还需要推荐吗?!他是斯坦福大学的教授 , 也是Coursera的创始人之一 , 开发了机器学习领域的首批在线课程之一 , 这批课程目前仍可在YouTube上查阅 。
课程摘要:
本课程广泛介绍了机器学习、数据挖掘和统计模式识别 。 主题包括:监督学习(参数/非参数算法、支持向量机、核、神经网络);无监督学习(聚类、降维、推荐系统、深度学习);机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;机器学习与人工智能的创新过程) 。
主题包括:
·线性回归
·逻辑回归
·神经网络
·正则化
·降维
·支持向量机
·无监督学习
·异常检测
·推荐系统
2.Python中的机器学习
使用平台:Coursera
参与机构:IBM
所需时间:22小时
事先要求:了解基本数学原理 。
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点评:虽然课程自称“中级水平” , 但笔者认为它对新手来说是个很好的起点 。 如果觉得斯坦福的课程有点长 , 这门课程也是一个不错的选择 。
课程摘要:
本课程使用易于理解且常见的编程语言Python , 深入探讨机器学习的基础知识 。 本课程包含两个主要组成部分:机器学习的目的以及它在现实世界中的应用;之后将理解机器学习主题的一般概述 , 如监督与无监督学习、模型评估与机器学习算法 。
【简简科技机器学习修炼手册:从倔强青铜到最强王者】主题包括:
·回归
·聚类
·分类
·推荐系统
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B.荣耀黄金
3.神经网络与深度学习
使用平台:Coursera
参与机构:deeplearning.ai
所需时间:30小时
事先要求:需要有Python编码经验 , 具备高中数学水平 , 掌握一些机器学习或深度学习知识会更好 。
点评:在笔者看来 , 一旦掌握了机器学习的基本概念 , 并且熟悉了Python , 下一步可能就是TensorFlow了 , 现在很多计算量很大的算法都是用它来运行的 。 吴恩达也是Deeplearning.ai的创建者 , 因此也是这门课程的提供者 。
课程摘要:
在本课程中 , 你将学习深度学习的基础 。 当你完成这门课时 , 你将收获:
·了解推动深度学习的主要技术趋势
·了解如何实现高效(矢量化)神经网络
·了解神经网络架构中的关键参数
·能够构建、训练和应用全连接的深度神经网络
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