机器学习第一课

一、前言这门课的宗旨就是：“手把手推导机器学习理论，行对行练习徒手代码过程”吴恩达在斯坦福的机器学习课，是很多人最初入门机器学习的课，10年有余，目前仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆，吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课，结果一不小心从斯坦福火遍全球，而后来的事情大家都知道了。吴恩达这些年，从谷歌大脑项目到创立Coursera再到百度首席科学家再再到最新开设了深度学习deeplearning.ai，辗转多年依然对CS229不离不弃。个人认为：吴恩达的机器学习课程在机器学习入门的贡献相当于牛顿、莱布尼茨对于微积分的贡献。区别在于，吴恩达影响了10年，牛顿影响了200年。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。本课程相对以前的机器学习视频cs229(2008)，这个视频更加清晰，而且每课都有课件，推荐学习。二、每周学习时间安排本课程需要11周共18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^_^三、分节学习任务第1部分学习任务（1）观看机器学习绪论，了解机器学习的概括和应用案例以及训练营后续的一些学习安排