机器学习&深度学习视频资料大汇总

本文汇总了丰富的机器学习资源,包括视频教程、项目实战及经典书籍等。覆盖基础语言、数据处理、机器学习、深度学习等多个方面,适合不同阶段的学习者。

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第一部分 基础语言

pandax视频教程
链接: https://pan.baidu.com/s/1pLqavVX 密码: fath

python入门到精通
链接: https://pan.baidu.com/s/1mhVNIkC 密码: cvp3

第二部分 数据篇

链接: https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP 密码: qtuu

第三部分 机器学习部分

吴恩达机器学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1i5QKxiX 密码: wcx9

机器学习与量化交易项目
链接: https://pan.baidu.com/s/1qY6nsBi 密码: p3t2

林轩田:机器学习基石 
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林轩田:机器学习技巧
链接: https://pan.baidu.com/s/1jHO0njw 密码: 246v

Ng视频课程和讲义
链接: https://pan.baidu.com/s/1i48TjGp 密码: hnnn

机器学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1qXP9Sao 密码: ri67

龙星计划 机器学习课程(余凯&&张潼 )
链接: https://pan.baidu.com/s/1qYubZVA 密码: by8j

Scikit Learn 机器学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1ccTE7k 密码: s3he

第四部分 深度学习

Udacity 深度学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1miOCuKw 密码: h8kg

hinton 深度学习视频课程
链接: https://pan.baidu.com/s/1c11BO56 密码: 34vw

deep learning for NLP
链接: https://pan.baidu.com/s/1jIoiD3S 密码: 736d

第五部分 机器学习书籍

《机器学习》 Tom Mitchell;虽然是很老的书,但是入门还是非常经典的。《统计学习方法》李航
《机器学习(西瓜书)》周志华
《机器学习实践》
《Python机器学习预测分析核心算法》
《图解机器学习》

第五部分 深度学习书籍

《神经网络与深度学习》
《TensorFlow实践Google深度学习框架》
《深度学习 21天实战Caffe》
《Python自然语言处理》

转自:http://m.blog.youkuaiyun.com/article/details?id=70216783
机器学习涵盖了许多不同的算法,用于解决各种类型的问题。以下是一些常见的机器学习算法: 监督学习算法:线性回归(Linear Regression)逻辑回归(Logistic Regression)决策树(Decision Trees)随机森林(Random Forests)支持向量机(Support Vector Machines)朴素贝叶斯(Naive Bayes)K近邻算法(K-Nearest Neighbors)深度学习(Deep Learning)算法,如神经网络(Neural Networks) 无监督学习算法:K均值聚类(K-Means Clustering)层次聚类(Hierarchical Clustering)高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)关联规则学习(Association Rule Learning) 这只是机器学习领域中的一小部分算法,还有许多其他的算法和技术。根据问题的性质和数据的特点,选择适合的算法是非常重要的。不同的算法有不同的假设和适用场景,因此在学习和应用机器学习算法时,需要综合考虑问题的需求和数据的特点。机器学习(Machine learning)是人工智能的子集,是实现人工智能的一种途径,但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。概在上世纪80年代开始蓬勃发展,诞生了一批数学统计相关的机器学习模型。 深度学习(Deep learning)是机器学习的子集,灵感来自人脑,由人工神经网络(ANN)组成,它模仿人脑中存在的相似结构。在深度学习中,学习是通过相互关联的「神经元」的一个深层的、多层的「网络」来进行的。「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。概在2012年以后爆炸式增长,广泛应用在很多的场景中。机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身。 从实践的意义上来说,机器学习是在数据的支撑下,通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」,使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。
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