【资源】16个在线机器学习视频与教程

2018 年 9 月 21 日 机器学习算法与Python学习

提前祝大家中秋节快乐

一起走过的第3个中秋节

继续努力


本文汇总了16个公开的视频教程,内容包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、估计、贝叶斯学习、支持向量机和核方法、聚类、无监督学习、提升算法、强化学习和学习理论。


1. 课程:《机器学习的数学背景》

https://www.youtube.com/playlist?list=PL7y-1rk2cCsAqRtWoZ95z-GMcecVG5mzA 


2. 课程:《神经网络与机器学习简介》

讲师:Geoffrey E. Hinton

https://sky2learn.com/preview-wjP3pHdRJvFJK-nXdR1_kg


3. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Ruslan Salakhutdinov

https://sky2learn.com/preview-dFtevIcJ3Af6CputGezgDA


4. 课程:《机器学习和模式识别(Machine Learning and Pattern Recognition)》

讲师:Yann LeCun

https://sky2learn.com/preview-QiHThsEgAVEy4-odxkX1Ng


5. 课程:《从数据中学习(Learning from Data)》

讲师:Yaser S. Abu-Mostafa

https://sky2learn.com/preview-4sLonxjTQNRtKIrJ6xCkAg


6. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Kilian Weinberger

https://sky2learn.com/preview-Pq1N3D-lXlencKqqPYxANQ


7. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

    讲师:Andrew Ng

https://sky2learn.com/preview-7W3n96KtqMr-3LLpsFuM2Q/


8. 课程:《面向机器学习的神经网络(Neural Networks for Machine Learning)》

讲师:Geoffrey Hinton

https://sky2learn.com/preview-E9cbKYvP0WjpeNEGBkiUOA/


9. 课程:《机器学习和自适应智能(Machine Learning and Adaptive Intelligence)》

讲师:Neil Lawrence

https://sky2learn.com/preview-Qo6n50aBrr1_Ku_Yd8XkJw/


10. 课程:《神经网络和机器学习的介绍(Intro to Neural Networks and Machine Learning)》

讲师:Roger Grosse

https://sky2learn.com/preview-6dHXgYG3W_OCmPgPy3akGg


11. 课程:《信息论,模式识别和神经网络(Information Theory, Pattern Recognition, and Neural Networks)》

讲师:David MacKay

https://sky2learn.com/preview-waGKXtKmz8A9MZZjkbnXMw/


12. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Tom Mitchell and Maria-Florina Balcan

https://sky2learn.com/preview-F6w_2HD9j2tvUNfxE1RrNA/


13. 课程:《机器学习(Machine Learning)》

讲师:Michael Littman, Charles Isbell, and Pushkar Kolhe

https://sky2learn.com/preview-AtFhs-yWq9fPxaDgSe_YcA


14. 课程:《机器学习简介(Introduction to Machine Learning)》

讲师:Sargur Srihari

https://sky2learn.com/preview-_wrGYyY4Rt0ExRCGN7Oytw/


15. 课程:《机器学习——纳米级介绍(Machine Learning - Nano Degree)》

讲师:Arpan Chakraborty, David Joyner, Luis Serrano, Sebastian Thrun, Vincent Vanhoucke, and Katie Malone

https://sky2learn.com/preview-XjNZGyJsqwXORImXYdsURQ/


16. 课程:《机器学习教程(Tutorial: Machine Learning)》

讲师:Andrew Moore. Dean of School of Computer Science at Carnegie Mellon University.

https://sky2learn.com/preview-XjNZGyJsqwXORImXYdsURQ/


若文章对你有所帮助,请分享给更多的人


推荐一本书《Python机器学习》

可以添加购物车

建议等搞活动时再入手


登录查看更多
0

相关内容

机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
专知会员服务
112+阅读 · 2019年12月24日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
37+阅读 · 2019年10月9日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2019年9月24日
【CMU】机器学习导论课程(Introduction to Machine Learning)
专知会员服务
58+阅读 · 2019年8月26日
免费自然语言处理(NLP)课程及教材分享
深度学习与NLP
29+阅读 · 2019年1月18日
教程推荐 | 机器学习、Python等最好的150余个教程
七月在线实验室
7+阅读 · 2018年6月6日
盘点15个机器学习网络课程和文字教程
论智
7+阅读 · 2017年12月25日
【资源】15个在线机器学习课程和教程
专知
8+阅读 · 2017年12月22日
Deep Learning & Neural Network 免费学习资源【译】
乐享数据DataScientists
5+阅读 · 2017年8月20日
Tutorial on NLP-Inspired Network Embedding
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月16日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月28日
VIP会员
相关VIP内容
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
专知会员服务
112+阅读 · 2019年12月24日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
37+阅读 · 2019年10月9日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2019年9月24日
【CMU】机器学习导论课程(Introduction to Machine Learning)
专知会员服务
58+阅读 · 2019年8月26日
相关资讯
免费自然语言处理(NLP)课程及教材分享
深度学习与NLP
29+阅读 · 2019年1月18日
教程推荐 | 机器学习、Python等最好的150余个教程
七月在线实验室
7+阅读 · 2018年6月6日
盘点15个机器学习网络课程和文字教程
论智
7+阅读 · 2017年12月25日
【资源】15个在线机器学习课程和教程
专知
8+阅读 · 2017年12月22日
Deep Learning & Neural Network 免费学习资源【译】
乐享数据DataScientists
5+阅读 · 2017年8月20日
相关论文
Tutorial on NLP-Inspired Network Embedding
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月16日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月28日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员