+第二课 Advanced Learning Algorithms 100.0 MB
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deeplearning.mplstyle 4.9 KB
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+5.TensorFlow implementation 558.0 KB
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deeplearning.mplstyle 4.9 KB
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+6.Practice quiz TensorFlow implementation 209.0 KB
+7.Neural network implementation in Python 24.0 KB
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+slides 34.7 MB
Tensorflow中的数据.ppt 2.6 MB
代码中的推理.ppt 2.7 MB
更复杂的
神经网络.ppt 3.1 MB
构建一个神经网络.ppt 1.9 MB
欢迎来到第二部分 高级学习算法.ppt 820.0 KB
矩阵乘法.ppt 1.6 MB
矩阵乘法的代码.ppt 1.4 MB
矩阵乘法的规则.ppt 1.4 MB
例子-图像识别.ppt 2.5 MB
前向传播的一般实现.ppt 1.1 MB
神经网络如何高效实现.ppt 1.1 MB
神经网络中的层.ppt 1.8 MB
神经元和大脑.ppt 2.5 MB
是否有路通向AGI(通用
人工智能).ppt 4.1 MB
推理-做出预测(前向传播).ppt 2.6 MB
需求预测.ppt 2.1 MB
在一个单层中的前向传播.ppt 1.2 MB
+work 1.8 MB
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+英文字幕 109.0 KB
+week2 30.9 MB
+2.Practice quiz Neural Network Training 209.0 KB
+3.Activation Functions 60.3 KB
+4.Practice quiz Activation Functions 201.0 KB
+5.Multiclass Classification 112.0 KB
+6.Practice quiz Multiclass Classification 554.0 KB
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+9.Practice Lab Neural network training 17.3 MB
+slides 10.8 MB
+work 1.2 MB
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+week3 2.7 MB
+1.Advice for applying machine learning 17 Byte
+2.Practice quiz Advice for applying machine learning 278.0 KB
+4.Practice quiz Bias and variance 786.0 KB
+6.Practice quiz Machine learning development process 827.0 KB
+8.Practice Lab Advice for applying machine learning 348.0 KB
+work 348.0 KB
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+week4 1.4 MB
+2.Practice quiz Decision trees 440.0 KB
+4.Practice quiz Decision tree learning 651.0 KB
+6.Practice quiz Tree ensembles 197.0 KB
+7.Practice lab decision trees 43.0 KB
+英文字幕 80.1 KB
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+第三课 Unsupervised learning recommenders reinforcement learning 230.0 MB
+Advanced Learning Algorithms 99.0 MB
+Supervised Machine Learning Regression and Classification 92.3 MB
+Unsupervised learning recommenders reinforcement learning 38.5 MB
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+第一课 Supervised Machine Learning Regression and Classification 91.4 MB
+week1 38.4 MB
+1.Overview of Machine Learning 1.4 KB
+2.Supervised vs. Unsupervised Machine Learning 4.2 KB
+3.Practice Quiz Supervised vs unsupervised learning 278 Byte
+4.Regression Model 47.2 KB
+5.Practice Quiz Regression Model 54.7 KB
+6.Train the model with gradient descent 43.2 KB
+7.Practice quiz Train the model with gradient descent 98.0 KB
+slides 36.2 MB
+work 1.9 MB
+英文字幕 112.0 KB
+week2 23.2 MB
+1.Multiple linear regression 55.0 KB
+2.Practice quiz Multiple linear regression 150.0 KB
+3.Gradient descent in practice 1.2 MB
+4.Practice quiz Gradient descent in practice 226.0 KB
+5.Week 2 practice lab Linear regression 55.9 KB
+slides 17.7 MB
+work 3.7 MB
+英文字幕 43.5 KB
+week3 29.8 MB
+1.Classification with logistic regression 235.0 KB
+10.Acknowledgments 1.5 KB
+2.Practice quiz Classification with logistic regression 173.0 KB
+3.Cost function for logistic regression 348.0 KB
+4.Practice quiz Cost function for logistic regression 132.0 KB
+5.Gradient descent for logistic regression 199.0 KB
+6.Practice quiz Gradient descent for logistic regression 93.5 KB
+7.The problem of overfitting 189.0 KB
+8.Practice quiz The problem of overfitting 216.0 KB
+9.Week 3 practice lab logistic regression 736.0 KB
+slides 23.2 MB
+work 4.3 MB
+英文字幕 74.6 KB
+视频 2.8 GB
1.1 欢迎来到第二部分_高级学习算法.mp4 9.5 MB
1.1 欢迎来到第三部分 无监督学习、推荐系统和强化学习.mp4 22.5 MB
1.1.1 欢迎来到
机器学习!.mp4 18.2 MB
1.2 机器学习的应用.mp4 29.3 MB
1.2 神经元和大脑.mp4 21.2 MB
1.3 需求预测.mp4 40.7 MB
1.4 例子：图像识别.mp4 14.7 MB
10.1 高级优化方法.mp4 14.3 MB
10.1 过拟合的问题.mp4 18.4 MB
10.1 总结与感谢.mp4 13.0 MB
10.2 Additional Layer Types.mp4 15.0 MB
10.2 解决过拟合.mp4 18.5 MB
10.3 正则化代价函数.mp4 22.7 MB
10.4 正则化线性回归.mp4 19.8 MB
10.5 正则化logistic回归.mp4 18.7 MB
11.1 决定下一步做什么.mp4 11.6 MB
11.2 模型评估.mp4 23.7 MB
11.3 模型选择和训练交叉验证测试集.mp4 35.4 MB
12.1 诊断偏差和方差.mp4 25.3 MB
12.2 正则化和偏差或方差.mp4 24.0 MB
12.3 建立表现基准.mp4 15.5 MB
12.4 学习曲线.mp4 27.7 MB
12.5 再次决定下一步做什么.mp4 25.3 MB
12.6 偏差或方差与神经网络.mp4 25.2 MB
13.1 机器学习的迭代发展.mp4 17.2 MB
13.2 误差分析.mp4 18.6 MB
13.3 添加数据.mp4 32.4 MB
13.4 迁移学习：使用其他任务中的数据.mp4 29.8 MB
13.5 机器学习项目的完整周期.mp4 19.5 MB
13.6 公平、偏见与伦理.mp4 23.5 MB
14.1 倾斜数据集的误差指标.mp4 26.2 MB
14.2 精确率与召回率的权衡.mp4 27.8 MB
15.1 决策树模型.mp4 15.8 MB
15.2 学习过程.mp4 27.1 MB
16.1 测量纯度.mp4 17.5 MB
16.2 选择拆分信息增益.mp4 29.9 MB
16.3 整合.mp4 14.8 MB
16.4 使用分类特征的一种独热编码(One-Hot).mp4 13.0 MB
16.5 连续的有价值特征.mp4 11.4 MB
16.6 回归树 (optional).mp4 23.7 MB
17.1 使用多个决策树.mp4 9.6 MB
17.2 放回抽样.mp4 12.8 MB
17.3 随机森林算法.mp4 14.2 MB
17.4 XGBoost.mp4 20.6 MB
17.5 什么时候使用决策树.mp4 17.7 MB
2.1 什么是机器学习.mp4 23.3 MB
2.1 什么是聚类.mp4 29.2 MB
2.1 神经网络中的层.mp4 23.1 MB
2.2 K-means的直观理解.mp4 46.7 MB
2.2 更复杂的神经网络.mp4 16.3 MB
2.2 监督学习 part 1.mp4 15.5 MB
2.3 K-means算法.mp4 38.9 MB
2.3 监督学习 part 2.mp4 10.8 MB
2.3 推理：做出预测(前向传播).mp4 12.1 MB
2.4 非监督学习 part 1.mp4 14.4 MB
2.4 优化目标.mp4 25.3 MB
2.5 初始化K-means.mp4 21.9 MB
2.5 非监督学习 part 2.mp4 6.1 MB
2.6 Jupyter Notebooks.mp4 17.9 MB
2.6 选择聚类的个数.mp4 21.4 MB
3.1 代码中的推理.mp4 16.1 MB
3.1 发现异常事件.mp4 27.2 MB
3.1 线性回归模型 part 1.mp4 25.4 MB
3.2 TensorFlow中的数据.mp4 25.5 MB
3.2 高斯（正态）分布.mp4 25.5 MB
3.2 线性回归模型 part 2.mp4 15.0 MB
3.3 代价函数.mp4 12.7 MB
3.3 构建一个神经网络.mp4 22.1 MB
3.3 异常检测算法.mp4 28.3 MB
3.4 代价函数的直观理解.mp4 37.1 MB
3.4 开发和评估异常检测系统.mp4 27.0 MB
3.5 可视化代价函数.mp4 19.3 MB
3.5 异常检测 vs. 监督学习.mp4 21.3 MB
3.6 可视化的例子.mp4 15.7 MB
3.6 选择要使用的特征.mp4 30.8 MB
4.1 梯度下降.mp4 20.5 MB
4.1 提出建议.mp4 38.7 MB
4.1 在一个单层中的前向传播.mp4 11.4 MB
4.2 前向传播的一般实现.mp4 18.1 MB
4.2 实现梯度下降.mp4 22.9 MB
4.2 使用每项特征.mp4 26.9 MB
4.3 梯度下降的直观理解.mp4 15.7 MB
4.3 协同过滤算法.mp4 32.7 MB
4.4 Binary labels- favs, likes and c.mp4 20.6 MB
4.4 学习率.mp4 21.2 MB
4.5 线性回归中的梯度下降.mp4 15.0 MB
4.6 运行梯度下降.mp4 16.7 MB
5.1 多类特征.mp4 22.3 MB
5.1 均值归一化.mp4 21.1 MB
5.1 是否有路通向AGI(通用人工智能).mp4 26.8 MB
5.2 向量化 part 1.mp4 15.8 MB
5.2 协同过滤的TensorFlow实现.mp4 32.2 MB
5.3 查找相关项目.mp4 15.9 MB
5.3 向量化 part 2.mp4 15.9 MB
5.4 多元线性回归的梯度下降法.mp4 17.8 MB
6.1 神经网络如何高效实现.mp4 10.6 MB
6.1 特征缩放 part 1.mp4 14.7 MB
6.1 协同过滤 vs. 基于内容的过滤.mp4 15.3 MB
6.2 Deep learning for content-based .mp4 21.5 MB
6.2 矩阵乘法.mp4 14.2 MB
6.2 特征缩放 part 2.mp4 16.9 MB
6.3 从大目录中推荐.mp4 20.2 MB
6.3 检查梯度下降是否收敛.mp4 8.9 MB
6.3 矩阵乘法的规则.mp4 21.1 MB
6.4 矩阵乘法代码.mp4 15.0 MB
6.4 推荐系统的道德使用.mp4 23.3 MB
6.4 学习率的选择.mp4 13.0 MB
6.5 基于内容过滤的TensorFlow实现.mp4 13.3 MB
6.5 特征工程.mp4 7.5 MB
6.6 多项式回归.mp4 20.4 MB
7.1 Motivations.mp4 22.5 MB
7.1 TensorFlow实现.mp4 8.9 MB
7.1 什么是强化学习.mp4 28.8 MB
7.2 火星探测器示例.mp4 16.4 MB
7.2 逻辑(logistic)回归.mp4 22.0 MB
7.2 训练细节.mp4 31.1 MB
7.3 The Return in reinforcement lear.mp4 25.1 MB
7.3 决策边界.mp4 26.7 MB
7.4 强化学习中的决策与策略制定.mp4 6.6 MB
7.5 回顾关键概念.mp4 14.4 MB
8.1 sigmoid的替代品.mp4 8.9 MB
8.1 逻辑回归的代价函数.mp4 18.9 MB
8.1 状态动作值函数定义.mp4 24.4 MB
8.2 逻辑回归的简化版代价函数.mp4 12.9 MB
8.2 选择激活函数.mp4 21.3 MB
8.2 状态动作值函数示例.mp4 14.9 MB
8.3 Bellman方程.mp4 29.5 MB
8.3 为什么我们需要激活函数.mp4 12.3 MB
8.4 随机环境（可选）.mp4 20.5 MB
9.1 多类.mp4 7.8 MB
9.1 连续状态空间应用示例.mp4 25.0 MB
9.1 梯度下降实现.mp4 10.6 MB
9.2 Softmax.mp4 29.6 MB
9.2 月球着陆器.mp4 14.7 MB
9.3 神经网络的Softmax输出.mp4 16.5 MB
9.3 学习状态值函数.mp4 35.8 MB
9.4 softmax的改进实现.mp4 22.6 MB
9.4 算法优化-改进的神经网络结构.mp4 7.8 MB
9.5 多个输出的分类(Optional).mp4 11.7 MB
9.5 算法优化ϵ-贪婪策略.mp4 28.1 MB
9.6 算法优化-小批量和软更新（可选）.mp4 25.9 MB
9.7 强化学习的状态.mp4 7.8 MB
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