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课程介绍：
本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别等内容，同时还引用了许多机器学习案例，让你学会在智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域应用机器学习。
课程目录：
| 吴恩达机器学习 |
| 吴恩达机器学习章节1 初识机器学习 |
| 吴恩达机器学习章节1 初识机器学习1欢迎参加《机器学习》课程.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节1 初识机器学习2什么是机器学习.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节1 初识机器学习3监督学习.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节1 初识机器学习4无监督学习.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法61代价函数.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法62反向传播算法.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法63理解反向传播.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法64使用注意：展开函数.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法65梯度检测.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法66随机初始化.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法67组合到一起.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节10 神经网络参数的反向传播算法68无人驾驶.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议69决定下一步做什么 – 副本.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议69决定下一步做什么.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议70评估假设 – 副本.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议70评估假设.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议71模型选择和训练、验证、测试集.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议72诊断偏差与方差.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议73正则化和偏差、方程.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议74学习曲线 – 副本.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节11 应用机器学习的建议74学习曲线.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节12 机器学习系统设计 |
| 吴恩达机器学习章节12 机器学习系统设计75决定接下来做什么.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节12 机器学习系统设计76确定执行的优先级.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节12 机器学习系统设计77误差分析.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节12 机器学习系统设计78不对称性分类的误差评估.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节12 机器学习系统设计79精确度和召回率的权衡.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节12 机器学习系统设计80机器学习数据.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节13 支持向量机 |
| 吴恩达机器学习章节13 支持向量机81优化目标.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节13 支持向量机82直观上对大间隔的理解.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节13 支持向量机83大间隔分类器的数学原理.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节13 支持向量机84核函数.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节13 支持向量机85核函数2.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节13 支持向量机86使用SVM.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节2 单变量线性回归 |
| 吴恩达机器学习章节2 单变量线性回归6模型描述.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节2 单变量线性回归7代价函数.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节2 单变量线性回归8代价函数（一）.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节2 单变量线性回归9代价函数（二）.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节2 单变量线性回归10梯度下降.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节2 单变量线性回归11梯度下降知识点总结.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节2 单变量线性回归12线性回归的梯度下降.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节3 线性回归回顾 |
| 吴恩达机器学习章节3 线性回归回顾14矩阵和向量.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节3 线性回归回顾15加法和标量乘法.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节3 线性回归回顾16矩阵向量乘法.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节3 线性回归回顾17矩阵乘法.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节3 线性回归回顾18矩阵乘法特征.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节3 线性回归回顾19逆和转置.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节4 配置 |
| 吴恩达机器学习章节4 配置配置.txt |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归 |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归27多功能.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归28多元梯度下降法.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归29多元梯度下降法演练I-特征缩放.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归30多元梯度下降法II-学习率.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归31特征和多项式回归.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归32正规方程（区别于迭代方法的直接解法）.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归33正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节5 多变量线性回归34完成并提交编程作业.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节6 Octave Matlab教程 |
| 吴恩达机器学习章节6 Octave Matlab教程35基本操作.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节6 Octave Matlab教程36移动数据.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节6 Octave Matlab教程37计算数据.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节6 Octave Matlab教程38数据绘制.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节6 Octave Matlab教程39控制语句：for,while,if语句.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节6 Octave Matlab教程40矢量.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节7 Logistic回归 |
| 吴恩达机器学习章节7 Logistic回归42分类.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节7 Logistic回归43假设陈述.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节7 Logistic回归44决策界限.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节7 Logistic回归45代价函数.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节7 Logistic回归46简化代价函数与梯度下降.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节7 Logistic回归47高级优化.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节7 Logistic回归48多元分类：一对多.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节8 正则化 |
| 吴恩达机器学习章节8 正则化50过拟合问题.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节8 正则化51代价函数.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节8 正则化52线性回归的正则化.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节8 正则化53Logistic回归的正则化.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节9 神经网络学习 |
| 吴恩达机器学习章节9 神经网络学习54非线性假设.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节9 神经网络学习55神经元与大脑.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节9 神经网络学习56模型展示I.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节9 神经网络学习57模型展示II.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节9 神经网络学习58例子与直觉理解I.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节9 神经网络学习59例子与直觉理解II.mp4 |
| 吴恩达机器学习章节9 神经网络学习60多元分类.mp4 |
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