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吴恩达机器学习课程思维导图

时间: 2024-10-30 20:04:36 浏览: 22

吴恩达机器学习丨思维导图-构建知识脉络，回顾总结复盘

配合吴恩达老师的机器学习视频使用，构建知识脉络，回顾总结复盘。监督学习部分：单变量线性回归（Linear Regression with One Variable）多变量线性回归（Linear Regression with Multiple Variables）逻辑回归（Logistic Regression）正则化（Regularization）神经网络：表述（Neural Networks:Representation）神经网络：学习（Neural Networks:Learning）支持向量机（Support Vector Machines）无监督学习部分：聚类（Clustering）降维（Dimensionality）异常检测（Anomaly Detection）特殊应用：推荐系统（Recommender Systems）大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程以其深入浅出的教学风格而闻名，他的Coursera课程通常包括核心概念、统计学基础、线性代数基础、监督学习（如回归和分类）、非监督学习（聚类和降维）、深度学习等内容。如果你想创建一个思维导图来概括这门课程，可能会包含以下关键节点： 1. **课程简介** - 课程名称：Machine Learning by Andrew Ng - 开课平台：Coursera 2. **基础知识** - 统计学 - 描述性统计 - logistic regression - 决策树与随机森林 - 随机梯度下降 (SGD) - 支持向量机 (SVM) - K-means - 层次聚类 - 主成分分析 (PCA) - 异常检测 5. **深度学习** - 深度神经网络 (DNNs) - 卷积神经网络 (CNNs) & 循环神经网络 (RNNs) - 梯度消失/爆炸问题 - 反向传播算法 - 优化算法 (Adam, RMSprop) 6. **实践项目** - 数据预处理 - TensorFlow / PyTorch 实战应用

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