ML Course Notes：机器学习课程笔记

《机器学习宝典》包含：谷歌机器学习速成课程（招式）+机器学习术语表（口诀）+机器学习规则（心得）+机器学习中的常识性问题（内功）

《机器学习宝典》包含：谷歌机器学习速成课程（招式）+机器学习术语表（口诀）+机器学习规则（心得）+机器学习中的常识性问题（内功）该资源适用于机器学习、深度学习研究人员和爱好者参考！其中《机器学习知识点彩图版.pdf》以生动形象的图片描述机器学习中的知识点。其中《Google机器学习速成课程.pdf》以加利福尼亚房价预测为线索，讲解了机器学习概念、特征工程以及机器学习在现实世界的应用。该课程有对应知识点的习题和解答，你可以随时检测自己的学习效果。其中《机器学习中的常识性问题(最新网页版)》，该文系统性总结了机器学习基础知识。百度网盘#机器学习

《动手学习深度学习》的笔记

《动手学习深度学习》的笔记《动手学习深度学习》是李沐老师（AWS资深首席科学家，美国卡内基梅隆大学计算机系博士）主讲的一系列深度学习视频。本项目收集了我们在寒假期间学习《动手学习深度学习》过程中详细的markdown笔记和相关的jupyter代码本项目的特色：markdown笔记与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。课程视频共73节，单个视频平均时长不超过30分钟，预计寒假40天内可以学习完毕。在《动手学习深度学习》课程中，既有少量的机器学习的基础知识，比如：线性神经网络，多层感知机等等；又有如今前沿应用的各种深度学习模型：包括leNet，ResNet，LSTM，BERT……同时每一章节的讲解还配备由pytorch实现的代码、教科书等等，可以帮助同学在短期内掌握深度学习的基础模型与前沿知识和并提高实践能力。此外，本门课程还有相应的代码实现。每章都有相应的jupyter记事本，提供模型的完整python代码，所有的资源都可在网上免费获取。#笔记#机器学习教材网址：，论坛网址：，

瑞士日内瓦大学 François Fleuret 的深度学习课程 | 课程地址 | #机器学习

瑞士日内瓦大学FrançoisFleuret的深度学习课程#机器学习本课程全面介绍深度学习，并提供PyTorch框架中的示例：machinelearningobjectivesandmainchallenges,tensoroperations,automaticdifferentiation,gradientdescent,deep-learningspecifictechniques,generative,recurrent,attentionmodels.课程包含14x050的幻灯片、录音和虚拟机。

研究生机器学习课程-浙江大学

名称：研究生机器学习课程-浙江大学描述：机器学习的原理与应用。主要的范式和技术，包括判别和生成方法，强化学习：线性回归，logistic回归，支持向量机，深网，结构化方法，降维，k-均值，高斯混合，期望最大化，马尔可夫决策过程，Q-学习。应用领域，如自然语言和文本理解、语音识别、计算机视觉、数据挖掘和自适应计算机系统等。链接：https://www.alipan.com/s/CQnZ1tzWsA9大小：NG标签：#学习#知识#课程#资源来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化也许最流行的数据科学方法论来自于机器学习。机器学习与其他计算机引导的决策过程的不同之处在于，它利用数据建立预测算法。一些使用机器学习的最流行的产品包括邮政服务实施的手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器。在本课程中，作为数据科学专业证书课程的一部分，你将通过建立一个电影推荐系统来学习流行的机器学习算法，主成分分析，和正则化；学习训练数据，以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。当你建立电影推荐系统时，你将学习如何使用训练数据训练算法，以便你能预测未来数据集的结果。你还将学习过度训练和避免它的技术，如交叉验证。所有这些技能都是机器学习的基础。#机器学习

证券从业资格考试视频课程+笔记资料