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EEWORLD大学堂
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linear-regression-a-model-based-approach
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linear-regression-a-model-based-approach
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课程目录
课程笔记
课时1:welcome-to-this-course-and-specialization
课时2:who-we-are
课时3:machine-learning-is-changing-the-world
课时4:why-a-case-study-approach
课时5:specialization-overview
课时6:how-we-got-into-ml
课时7:who-is-this-specialization-for
课时8:what-you-ll-be-able-to-do
课时9:the-capstone-and-an-example-intelligent-application
课时10:the-future-of-intelligent-applications
课时11:starting-an-ipython-notebook
课时12:creating-variables-in-python
课时13:conditional-statements-and-loops-in-python
课时14:creating-functions-and-lambdas-in-python
课时15:starting-graphlab-create-loading-an-sframe
课时16:canvas-for-data-visualization
课时17:interacting-with-columns-of-an-sframe
课时18:using-apply-for-data-transformation
课时19:predicting-house-prices-a-case-study-in-regression
课时20:what-is-the-goal-and-how-might-you-naively-address-it
课时21:linear-regression-a-model-based-approach
课时22:adding-higher-order-effects
课时23:evaluating-overfitting-via-training-test-split
课时24:training-test-curves
课时25:adding-other-features
课时26:other-regression-examples
课时27:regression-ml-block-diagram
课时28:loading-exploring-house-sale-data
课时29:splitting-the-data-into-training-and-test-sets
课时30:learning-a-simple-regression-model-to-predict-house-prices-from-house-size
课时31:evaluating-error-rmse-of-the-simple-model
课时32:visualizing-predictions-of-simple-model-with-matplotlib
课时33:inspecting-the-model-coefficients-learned
课时34:exploring-other-features-of-the-data
课时35:learning-a-model-to-predict-house-prices-from-more-features
课时36:applying-learned-models-to-predict-price-of-an-average-house
课时37:applying-learned-models-to-predict-price-of-two-fancy-houses
课时38:analyzing-the-sentiment-of-reviews-a-case-study-in-classification
课时39:what-is-an-intelligent-restaurant-review-system
课时40:examples-of-classification-tasks
课时41:linear-classifiers
课时42:decision-boundaries
课时43:training-and-evaluating-a-classifier
课时44:whats-a-good-accuracy
课时45:false-positives-false-negatives-and-confusion-matrices
课时46:learning-curves
课时47:class-probabilities
课时48:classification-ml-block-diagram
课时49:loading-exploring-product-review-data
课时50:creating-the-word-count-vector
课时51:exploring-the-most-popular-product
课时52:defining-which-reviews-have-positive-or-negative-sentiment
课时53:training-a-sentiment-classifier
课时54:evaluating-a-classifier-the-roc-curve
课时55:applying-model-to-find-most-positive-negative-reviews-for-a-product
课时56:exploring-the-most-positive-negative-aspects-of-a-product
课时57:document-retrieval-a-case-study-in-clustering-and-measuring-similarity
课时58:what-is-the-document-retrieval-task
课时59:word-count-representation-for-measuring-similarity
课时60:prioritizing-important-words-with-tf-idf
课时61:calculating-tf-idf-vectors
课时62:retrieving-similar-documents-using-nearest-neighbor-search
课时63:clustering-documents-task-overview
课时64:clustering-documents-an-unsupervised-learning-task
课时65:k-means-a-clustering-algorithm
课时66:other-examples-of-clustering
课时67:clustering-and-similarity-ml-block-diagram
课时68:loading-exploring-wikipedia-data
课时69:exploring-word-counts
课时70:computing-exploring-tf-idfs
课时71:computing-distances-between-wikipedia-articles
课时72:building-exploring-a-nearest-neighbors-model-for-wikipedia-articles
课时73:examples-of-document-retrieval-in-action
课时74:recommender-systems-overview
课时75:where-we-see-recommender-systems-in-action
课时76:building-a-recommender-system-via-classification
课时77:collaborative-filtering-people-who-bought-this-also-bought
课时78:effect-of-popular-items
课时79:normalizing-co-occurrence-matrices-and-leveraging-purchase-histories
课时80:the-matrix-completion-task
课时81:recommendations-from-known-user-item-features
课时82:predictions-in-matrix-form
课时83:discovering-hidden-structure-by-matrix-factorization
课时84:bringing-it-all-together-featurized-matrix-factorization
课时85:a-performance-metric-for-recommender-systems
课时86:optimal-recommenders
课时87:precision-recall-curves
课时88:recommender-systems-ml-block-diagram
课时89:loading-and-exploring-song-data
课时90:creating-evaluating-a-popularity-based-song-recommender
课时91:creating-evaluating-a-personalized-song-recommender
课时92:searching-for-images-a-case-study-in-deep-learning
课时93:what-is-a-visual-product-recommender
课时94:using-precision-recall-to-compare-recommender-models
课时95:application-of-deep-learning-to-computer-vision
课时96:deep-learning-performance
课时97:demo-of-deep-learning-model-on-imagenet-data
课时98:other-examples-of-deep-learning-in-computer-vision
课时99:challenges-of-deep-learning
课时100:deep-features
课时101:deep-learning-ml-block-diagram
课时102:loading-image-data
课时103:training-evaluating-a-classifier-using-raw-image-pixels
课时104:training-evaluating-a-classifier-using-deep-features
课时105:loading-image-data
课时106:creating-a-nearest-neighbors-model-for-image-retrieval
课时107:querying-the-nearest-neighbors-model-to-retrieve-images
课时108:querying-for-the-most-similar-images-for-car-image
课时109:displaying-other-example-image-retrievals-with-a-python-lambda
课时110:you-ve-made-it
课时111:deploying-an-ml-service
课时112:what-happens-after-deployment
课时113:open-challenges-in-ml
课时114:where-is-ml-going
课时115:whats-ahead-in-the-specialization
课时116:thank-you
时长:5分34秒
日期:2019/09/29
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ML
在本课程中,您将从一系列实用的案例研究中获得有关机器学习的动手经验。 在第一门课程的最后,您将研究如何基于房屋特征预测房价,从用户评论中分析情绪,检索感兴趣的文档,推荐产品以及搜索图像。 通过使用这些用例的动手实践,您将能够在广泛的领域中应用机器学习方法。
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