《哈佛大学经典课程分享》(套装9册)

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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

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哈佛《AI研究经验》课程，内容涉及AI研究的基本概念、编程和写作技能，提供了详细的Lecture Notes | 在本课程中，你将学习应用深度学习工作所需的实践技能，包括模型开发的实践经验。您将学习应用人工智能研究所需的技术写作技巧，包括撰写完整研究论文不同元素的经验。| #AI