机器学习_深度学习_入门经典（永久免费报名学习）

机器学习_深度学习_入门经典（博主永久免费教学视频系列）

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做者座右铭----

与其被人工智能代替，不如主动设计机器为咱们服务。

长期以来机器学习不少教材描述晦涩难懂，大量专业术语和数学公式让学生望而止步。生活中机器学习就在咱们身边，谷歌，百度，Facebook，今日头条都运用大量机器学习算法，实现智能推荐功能。我用大量精美配图来解释机器学习算法原理。

此课程收录了大量MIT麻省理工学院知名教授的机器学习和深度学习课程系列，各位学员记得报名此课程哟。

 

 

 

课程目录（不断实时更新）：

章节1如何联系做者

课时1如何联系做者和访问个人主页01:25

课时2个人全部教学课程系列介绍09:26

课时3欢迎项目合做03:16

课时4如何选择一台最好笔记本用于深度学习（英语）09:04

章节2机器学习概述

课时5什么是机器学习？03:48

课时6机器学习书籍推荐02:59

课时7推荐数学高材生电影《心理捕手》05:23

课时8机器学习使用条件，技巧和警告39:21

章节3机器学习_深度学习_AI应用

课时9人工智能和合成生物学05:52

课时10终结者到来？AI军事领域强大应用25:05

课时11谷歌强大深度学习13:50

课时12谷歌10个杰出项目07:19

课时13波士顿动力06:19

课时14IBM沃森人工智能应用12:07

课时15深度学习语音_物体识别应用05:22

课时16好莱坞巨星威尔史密斯和机器人约会12:41

课时17采访AI机器人索菲亚，我要毁灭人类03:38

课时18计算机如何快速识别物体（英语）07:37

章节4Python机器学习资源

课时19Python基础知识02:03

课时20Python机器学习经常使用的10个包13:14

课时21Python第三方包下载地02:26

课时22机器学习知名数据库介02:24

课时23从线性代数到机器学习33:05

课时24更多Python机器学习资源介绍04:29

章节5监督机器学习算法

课时25线性回归-房价预测07:12

课时26朴素贝叶斯-垃圾邮件过滤系统应用03:18

课时27决策树-APP智能推荐系07:23

课时28逻辑回归_大学录取预测05:16

课时29SVM支持向量机-强大核函数实现空间转移12:17

课时3025个神经网络拓扑图一览17:57

课时31神经网络算法自动玩游戏-超级玛丽奥02:23

课时32自动扫雷游戏-基于神经网络算法02:39

章节6无监督学习算法

课时33kmean-如何选择披萨店地址04:09

课时34层次聚类算法hierarchical clustering02:26

章节7Python机器学习实战

课时35Anaconda安装07:02

课时36python第三方包安装(pip和conda install）02:48

课时37Python机器学习实战_泰坦尼克号生存分析（附脚本）12:47

章节8蒙特卡洛算法

课时38python蒙特卡洛算法与赌博模型58:03

章节9天然语言nlp

课时39 Introduction to sentiment analysis with spaCy40:54

课时40贝叶斯文本分类器29:43

课时41Building new NLP solutions with spaCy and Prodigy27:25

课时42剑桥大学美女讲师-天然语言处理22:22

章节10MIT机器学习和深度学习课程系列

课时43Introduction to Machine Learning51:35

课时44Biologically Inspired Neural Networks31:34

课时45Sequence Modeling with Neural Networks27:17

课时46Faster ML Development with TensorFlowMIT19:24

课时47Issues in Image Classification17:22

课时48Recurrent Neural Networks36:35

课时49Convolutional Neural Networks41:21

课时50Deep Reinforcement LearningMIT32:53

课时51How computers learn to recognize objects instantly07:42

课时52Computer Vision Meets Social NetworksMIT34:02

课时53Beyond Deep Learning Learning+Reasoning32:25

课时54Deep Learning Limitations and New Frontiers31:41

课时55Image Domain Transfer (NVIDIA)46:37

章节11强化学习reinforcement learning

课时56reinforcement learning强化机器学习原理43:31

章节12非平衡样本处理

课时57机器学习非平衡数据处理imbalanced data

 

​课程部分经典介绍：

人和机器有啥不同呢，人是经过经验积累对事物作出判断。人脑中有超过700亿个神经元细胞，复杂生物神经网络是目前任何机器算法也不能实现的。

机器学习就是电脑经过学习数据来近似模仿人脑，自动作出决策。

万物皆有数，经过对经验的量化，机器能够无限接近人脑，作出智能决策。

机器学习算法出如今生活中方方面面，例如线性回归普遍用于预测商品价格走势，例如房价，股票价格等等。

逻辑回归算法在信用评分卡领域普遍应用几十年，很是稳定。评分卡用于智能判断申请贷款的客户是不是好客户。

线性回归和逻辑回归中的核心概念是梯度递减，在个人新教程“一图读懂_图解机器学习”中有详细描述。

回归中多项式方差比简单直线更能减小（error）错误。但物极必反，多项式不是越复杂越好，这容易致使过分拟合。

贝叶斯算法被普遍用于垃圾邮件过滤，也可用于色情文章过滤。贝叶斯对文章出现一些关键字作出几率预测。例以下例中若是邮件出现便宜这个单词，有80%几率是垃圾邮件。

决策树算法可用于APP智能推荐，根据客户性别，年龄等因素，推荐客户须要的APP。

生物神经网络是人类经过上亿年进化发展成复杂网络。信号能够传入或传出神经元。信号要达到必定强度才能传递。

神经元细胞结构很是复杂，大概功能器官以下图。

计算机神经网络不是一个模型，而是一个集合。下图是最多见的25个神经网络结构。从最先感知机，到单层神经网络，多层神经网络，CNN，RNN，神经网络模型一直在进化。在现实中多种神经网络混合使用。

支持向量不只能处理二维空间分类，还能实现多维空间转移。核函数就是关键。

经过核函数，数据实现空间转移。

图解机器学习八大算法后，咱们用Python来对泰坦尼克号生存分析。

 

我创建随机森林模型，准确率达到0.87-0.88。各位学员有更好准确率，能够发邮件给我留言231469242@qq.com。此脚本可在个人新教程《机器学习_深度学习_入门经典》的29课下载，电脑端登陆，点击参考资料下载。此教程是免费的，2k超清分辨率，各位朋友能够看清任何一行代码和文字。

教程提供泰坦尼克号原始数据，你们能够本身建模，各显神通。

经过模型因子分析，我发现女性，低龄是存活的最主要因素。妇女优先，儿童优先，泰坦尼克号再现英国人几千年来的骑士精神！这影响一代又一代人！咱们向英国的骑士精神致敬！

 

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