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吴恩达·人工智能系列
简介
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任务列表
第1任务: 吴恩达:机器学习的动机与应用
第2任务: 吴恩达:监督学习应用·梯度下降
第3任务: 吴恩达:欠拟合与过拟合的概念
第4任务: 吴恩达:牛顿方法
第5任务: 吴恩达:生成学习算法
第6任务: 吴恩达:朴素贝叶斯算法
第7任务: 吴恩达:最优间隔分类器问题
第8任务: 吴恩达:顺序最小优化算法
第9任务: 吴恩达:经验风险最小化
第10任务: 吴恩达:特征选择
第11任务: 吴恩达:贝叶斯统计正则化
第12任务: 吴恩达:K-means算法
第13任务: 吴恩达:高斯混合模型
第14任务: 吴恩达:主成分分析法
第15任务: 吴恩达:奇异值分解
第16任务: 吴恩达:马尔可夫决策过程
第17任务: 吴恩达:离散与维数灾难
第18任务: 吴恩达:线性二次型调节控制
第19任务: 吴恩达:微分动态规划
第20任务: 吴恩达:策略搜索
第21任务: 吴恩达:走向智能伴侣时代
第22任务: 吴恩达:13个人工智能问题
第23任务: 吴恩达:人工智能和深度学习带来的变革