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收藏!斯坦福Andrew Ng教授“机器学习”26篇教程全译

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机器学习与数据挖掘!重中之重,热中之热。要“深入浅出,要言不烦,不卖关子,不摆噱头”讲清楚机器学习,斯坦福大学教授Andrew Ng做到了。这是他的26篇教程的翻译,建议收藏。

机器学习与数据挖掘!重中之重,热中之热。每一篇在CSDN云计算频道发表的相关文章都获得无数响应与评价。我们一直在思考如何能将文章汇聚成系列,并建立了“机器学习”的tag,但要从浅入深,汇聚前沿,点评发展,并将云计算与大数据领域最具价值的部分体现出来,很难。幸好业内有专家走在了最前面。美国卡内基梅隆计算机机器人专业博士、面向移动云计算创业人邓侃博士(@邓侃)在2月20日看到了斯坦福大学教授Andrew Ng的网页:

越看越喜欢。Andrew Ng 教授写的教程,深入浅出,要言不烦,不卖关子,不摆噱头,这是真心想让读者看得懂的做法。与其重新造轮子,不如锦上添花,敬重、继承、并发扬光大别人的已有成果。在新浪微博上发帖征集Andrew Ng教授文章26篇教程的翻译志愿者。历经经过50天的团结奋战,今天已经取得全面彻底的胜利。

目录如下:

稀疏自编码器

神经网络

反向传导算法

梯度检验与高级优化

自编码算法与稀疏性

可视化自编码器训练结果

稀疏自编码器符号一览表

练习:稀疏自编码

矢量化编程实现

矢量化编程

逻辑回归的向量化实现样例

神经网络向量化

练习:矢量

预处理:主成分分析与白化

主成分分析

白化

实现主成分分析和白化

练习:在2D PCA

练习:PCA和美白

SOFTMAX回归

SOFTMAX回归

练习:SOFTMAX回归

自我学习与无监督特征学习

自我学习

练习:自学成才的学习

建立分类用深度网络

从自我学习到深层网络

深度网络概览

栈式自编码算法

微调多层自编码算法

练习:实现深网络位数分类

自编码线性解码器

线性解码器

练习:学习与稀疏Autoencoders的颜色特征

处理大型图像

卷积特征提取

池化

练习:卷积和池

注意:

混杂的

MATLAB模块

风格指南

有用的链接

混杂的主题

数据预处理

用反向传导思想求导

进阶主题:

稀疏编码

稀疏编码

稀疏编码自编码表达

练习:稀疏编码

独立成分分析样式建模

独立成分分析

练习:独立分量分析

其它

卷积培训

受限玻尔兹曼机

深信念网络

去噪Autoencoders的

K-均值

多尺度空间金字塔/

慢特征分析

瓷砖卷积网络

原文链接:斯坦福大学教授Andrew Ng

翻译链接:斯坦福Andrew Ng教授“机器学习”26篇教程全译

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