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干货|【吴恩达主讲CS229机器学习】最新课程安排,附吴恩达ML算法应用建议

CUDATEK酷达智能 2017-10-30

CUDATEK是深度学习软硬件解决方案专家,提供GPU硬件解决方案;CUDA解决方案专家; 面向制造业,影视动漫娱乐硬件解决方案;专业计算金融GPU解决方案;IVA GPU软硬件解决方案。

斯坦福CS229最新课程表

最新的课程时间从9月25日开始(是的,已经开始了),到12月15日结束。期间一共有21讲和4次项目活动,后者包括项目的提出、中期总结、评审和结案(writeup)。具体的课程安排如下:

简介

1. 基本概念

监督学习

1.监督学习设置,LMS。

2.逻辑回归,感知,指数分布族

3.生成学习算法,高斯判别分析,朴素贝叶斯,支持向量机

4.模型选择和特征选择

5.集成方法:Bagging,Boosting

6.评估和调试学习算法

学习理论

偏差/方差tradeoff

项目提出(10月20日 11:59pm)

无监督学习

Clustering,K-means

EM,高斯混合

因子分析

PCA(主成分分析)

ICA(独立成分分析)

中期考试(11月8日)

Project milestones(11月17日 11:59pm)

强化学习和控制

MDP,贝尔曼方程

价值迭代和策略迭代

线性二次调节(LQR),LQG

Q学习,价值函数逼近

策略搜寻,强化,POMDP

深度学习

神经网络架构

前向/后向传播

矢量

对抗性

项目展示(12月12日)

项目结案(12月15日)

课程笔记及相关材料

带+/- 1个标签的二进制分类

[pdf:http://cs229.stanford.edu/extra-notes/loss-functions.pdf]

提升算法和弱学习

[pdf:http://cs229.stanford.edu/extra-notes/boosting.pdf]

Representer定理

[pdf:http://cs229.stanford.edu/extra-notes/representer-function.pdf]

Hoeffding不等式

[pdf:http://cs229.stanford.edu/extra-notes/hoeffding.pdf]

线性代数评估与参考

[pdf:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf]

概率论

[pdf:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-prob.pdf]

Matlab教程的文件:

[pdf:http://cs229.stanford.edu/materials/MATLAB_Session.pdf] [sigmoid.m:http://cs229.stanford.edu/section/matlab/sigmoid.m] [logistic_grad_ascent.m:http://cs229.stanford.edu/section/matlab/logistic_grad_ascent.m] [matlab_session.m:http://cs229.stanford.edu/materials/matlab_session.m]

凸度优化概述,第一部分

[ps:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.ps] 

[pdf:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf]

凸优化概述,第二部分

[ps:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt2.ps] 

[pdf:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt2.pdf]

隐马尔可夫模型

[ps:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.ps] 

[pdf:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf]

多变量高斯分布

[pdf:

http://cs229.stanford.edu/section/gaussians.pdf]

更多关于高斯分布

[pdf:

http://cs229.stanford.edu/section/more_on_gaussians.pdf]

高斯过程

[pdf:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-gaussian_processes.pdf]

吴恩达对应用机器学习算法的建议

CS229网站上还给出了吴恩达对应用机器学习算法的建议,也是非常实用的参考资料!

 

诊断调试学习算法很重要,用来debug的时间绝对是值得的,分析错误能让你对问题有更深刻的理解,从而设计出更好的算法。另外,吴恩达表示,找出诊断错误的方法往往来自于你自己的灵感。

 

他给出应用机器学习算法的两点建议:

 

仔细设计算法,然后implement;先快速做一个粗糙的prototype,诊断,弄好,再着手到大的细的模型上去。

业务咨询与购买:karena@cudatek.com



上海酷达计算机科技有限公司

TEL 021-54181199




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