[机器学习入门] 经典台大李宏毅机器学习课程从这里开始
今天收到了第一笔赞赏，非常感谢，也很惊喜，o(￣▽￣)ブ
时间 赞赏者 赞赏留言 赞赏数额 2019.7.18 奔跑 感谢你整理Hong-yi Lee老师讲解的机器学习的资料~ 5元 2019.7.27 Eivind 谢谢 1元 2019.11.22 * 加油 10元 2019.11.03 比球还圆 谢谢你的工作对我很有帮助 20元
| TOPIC | CONTENTS | BLOG | VIDEO | |
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| 【1】Learning Map（学习导图） |
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| 【2】Regression：Case Study ；回归：案例研究 |
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| 【3】Gradient Descent ；梯度下降 |
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| 【4】Where does the error come from? ；误差分析 |
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| 【5】Classification: Probabilistic Generative Model；分类：概率生成模型 |
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| 【6】Classification: Logistic Regression；Logistic回归 |
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| 【7】Brief Introduction of Deep Learning；深度学习简介 |
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| 【8】Backpropagation；反向传播算法 |
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| 【9】“Hello world” of deep learning；初探深度学习 |
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| 【10】Tips for Deep Learning；深度学习小贴士 |
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| 【11】Convolutional Neural Network；卷积神经网络 |
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| 【12】Why Deep Learning? ; 为什么是深度学习？ |
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| 【13】Semi-supervised Learning ;半监督学习 |
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| 【14】Unsupervised Learning: Linear Dimension Reduction；线性降维 |
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| 【15】Unsupervised Learning: Word Embedding；无监督学习：词嵌入 |
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| 【16】Unsupervised Learning: Neighbor Embedding；无监督学习：邻域嵌套 |
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| 【17】Unsupervised Learning: Deep Auto-encoder；无监督学习：深度自动编码器 |
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| 【18】Deep Generative Model-part 1：深度生成模型-part 1 |
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| 【19】Deep Generative Model-part 2：深度生成模型-part 2 |
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| 【20】Deep Generative Model-part 3：深度生成模型-part 3 |
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| 【21】Transfer Learning part 1 ; 迁移学习 part 1 |
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| 【22】Transfer Learning part 2；迁移学习 part 2 |
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| 【23】Support Vector Machine；支持向量机 |
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| 【24】introduction of Structured Learning;结构化学习介绍 |
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| 【25】Structured Linear Model；结构化预测-线性模型 |
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| 【26】Structured Support Vector Machine part 1;结构化支持向量机part 1 |
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| 【27】Structured SVM part 2；结构化支持向量机 part 2 |
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| 【28】Structured SVM part 3 ;结构化支持向量机 part 3 |
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| 【29】Sequence Labeling Problem part 1;结构化预测-序列标记 part 1 |
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| 【30】Sequence Labeling Problem part 2 ;结构化预测-序列标记 part 2 |
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| 【31】Sequence Labeling Problem part 3 ;结构化预测-序列标记 part 3 |
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| 【32】Recurrent Neural Network part 1;循环神经网络 part 1 |
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| 【33】Recurrent Neural Network part 2;循环神经网络 part 2 |
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| 【34】Recurrent Neural Network part 3;循环神经网络 part 3 |
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| 【35】Ensemble；集成方法 |
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| 【36】Ensemble part 2；集成方法 part 2 |
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| 【37】Deep Reinforcement Learning;深度增强学习入门 |
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| 【38】李宏毅机器学习课程回顾 + 接下来的学习声明 |
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| 【39】李宏毅机器学习课程从这里开始 | 本文 | blog |
相关链接：
课程主页：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html
PPT打包下载：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/all.rar
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