机器学习

机器学习笔记目录
Week 知识点 编程练习
1 引言、单变量线性回归、线性代数回顾 \
2 多变量线性回归、Octave教程 Linear regression
3 逻辑回归、正则化 Logistic regression & Normalization
4 神经网络 Multi-Classification & Neural network
5 神经网络的学习 Backpropagation & Neural network
6 应用机器学习的建议、机器学习系统的设计 Bais & Variance
7 支持向量机 SVM
8 聚类、降维 Kmeans & PCA
9 异常检测、推荐系统 Anomaly detection & Recommender system
10 大规模机器学习、应用实例:图片文字识别 \
吴恩达机器学习系列课程编程作业github网址

机器学习参考资料:

吴恩达《机器学习》
吴恩达老师的机器学习课程个人笔记

深度学习

吴恩达深度学习笔记
课程 编号 理论笔记 编程作业
神经网络和深度学习 1.1 深度学习介绍 \
1.2 神经网络编程基础 识别猫的程序
1.3 浅层神经网络 单隐藏层的平面数据分类
1.4 深层神经网络 搭建多层神经网络及其应用
改善深层神经网络 2.1 深度学习实践方面 初始化、梯度化、正则校验
2.2 超参数调试、正则化以及优化 优化算法实战
2.3 超参数调试、Batch正则化和程序框架 TensorFlow入门
结构化机器学习项目 3.1 机器学习策略 \
3.2 机器学习策略 \
卷积神经网络 4.1 卷积神经网络 搭建卷积神经网络以及应用
4.2 深度卷积网络:实例探究 Keras入门与残差网络的搭建
4.3 目标检测 车辆识别
车辆识别(编程作业问题汇总)
4.4 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 人脸识别和神经风格转换(问题未解决)
序列模型 5.1 循环序列模型 搭建循环神经网络及其应用
5.2 自然语言处理与词嵌入 词向量的运算与Emoji生成器
5.3 序列模型和注意力机制 机器翻译与触发词检测
深度学习编程作业与算法相关函数笔记
深度学习编程作业代码github网址

深度学习参考资料