MIT 6.036是麻省理工开设的机器学习入门课程,课程系统分版块地讲解了机器学习核心模型算法与解决问题思路。课程内容覆盖:传统机器学习模型(树模型、集成模型、聚类算法、逻辑回归),深度学习典型模型(感知器、神经网络、CNN、RNN),以及强化学习的部分算法。 通过本课程学习,可以系统掌握机器学习基础知识和典型算法,并构建对...
介绍:这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert Tibshirani的新书,并且在2014年一月已经开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about Best Machine Learning Resources for Getting Started 介绍:机器学习最佳入门学习资料汇总是专为机器学习初学者推荐的优质学习资源,帮...
MIT 6.036是麻省理工开设的机器学习入门课程,课程系统分版块地讲解了机器学习核心模型算法与解决问题思路。课程内容覆盖:传统机器学习模型(树模型、集成模型、聚类算法、逻辑回归),深度学习典型模型(感知器、神经网络、CNN、RNN),以及强化学习的部分算法。 通过本课程学习,可以系统掌握机器学习基础知识和典型算法,并构建对...
麻省理工大学【医疗机器学习】MIT 6.S897 Machine Learning for Healthcare(附课件、作业)共计24条视频,包括:1.L1- 是什么让医疗保健与众不同?( P1)、2.L2- 临床护理概述( P2)、3.L3- 深入研究临床数据( P3)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Machine Learning with Python-From Linear Models to Deep Learning Unit 1 Linear Classifiers and Generalizations 科学 公开课 知识 校园学习 知识分享官 课程 数学 机器学习 MIT 统计 麻省理工大学 python Edx 评论成为支柱 发消息 视频选集(13/37) 自动连播【...
介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着浙大毕业、MIT 读博的 Chiyuan Zhang 的博客。 《Recommending music on Spotify with deep learning》 介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。 《Neural Networks and Deep Learning》 介绍:神经网络的免费在线书,已经写了三章了,还有对应的开源代码:https:...
《Deep Learning and Shallow Learning》 介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着浙大毕业、MIT 读博的 Chiyuan Zhang 的博客。 《Recommending music on Spotify with deep learning》 介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。 《Neural Networks and Deep Learning》 介绍:神经网络的免费在线书,已...
MIT公开课程《Introduction to Machine Learning》第八章译文 So far, we have studied what are called fully connected neural networks, in which all of the units at one layer are connected to all of the units in the next layer. This is a good arrangement when we don’t know anything about wh...
MIT 6.047/6.878是全球顶校麻省理工开设的基因组学与机器学习的交叉专业课程。课程以基因组学为主要应用领域,讲解深度学习的典型应用场景(如人类基因组、表观基因组、进化和癌症/疾病机制),了解前沿技术方法的进展。 课程内容覆盖『计算技术』『生物学应用』两个方向的内容。
《MIT Machine Learning for Big Data and Text Processing Class Notes - Day 1》 介绍:Day 1、Day 2、Day 3、Day 4、Day 5. 《Getting “deep” about “deep learning”》 介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析. 《Mixture Density Networks》 ...