斯坦福Andrew Ng教授“机器学习”26篇教程全译
来源:互联网 发布:如何评价红楼梦 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 10:52
机器学习与数据挖掘!重中之重,热中之热。每一篇在CSDN云计算频道发表的相关文章都获得无数响应与评价。我们一直在思考如何能将文章汇聚成系列,并建立了“机器学习”的tag,但要从浅入深,汇聚前沿,点评发展,并将云计算与大数据领域最具价值的部分体现出来,很难。幸好业内有专家走在了最前面。美国卡内基梅隆计算机机器人专业博士、面向移动云计算创业人邓侃博士(@邓侃)在2月20日看到了斯坦福大学教授Andrew Ng的网页:
越看越喜欢。Andrew Ng 教授写的教程,深入浅出,要言不烦,不卖关子,不摆噱头,这是真心想让读者看得懂的做法。与其重新造轮子,不如锦上添花,敬重、继承、并发扬光大别人的已有成果。在新浪微博上发帖征集Andrew Ng教授文章26篇教程的翻译志愿者。历经经过50天的团结奋战,今天已经取得全面彻底的胜利。
目录如下:
稀疏自编码器
神经网络
反向传导算法
梯度检验与高级优化
自编码算法与稀疏性
可视化自编码器训练结果
稀疏自编码器符号一览表
练习:稀疏自编码
矢量化编程实现
矢量化编程
逻辑回归的向量化实现样例
神经网络向量化
练习:矢量
预处理:主成分分析与白化
主成分分析
白化
实现主成分分析和白化
练习:在2D PCA
练习:PCA和美白
SOFTMAX回归
SOFTMAX回归
练习:SOFTMAX回归
自我学习与无监督特征学习
自我学习
练习:自学成才的学习
建立分类用深度网络
从自我学习到深层网络
深度网络概览
栈式自编码算法
微调多层自编码算法
练习:实现深网络位数分类
自编码线性解码器
线性解码器
练习:学习与稀疏Autoencoders的颜色特征
处理大型图像
卷积特征提取
池化
练习:卷积和池
注意:
混杂的
MATLAB模块
风格指南
有用的链接
混杂的主题
数据预处理
用反向传导思想求导
进阶主题:
稀疏编码
稀疏编码
稀疏编码自编码表达
练习:稀疏编码
独立成分分析样式建模
独立成分分析
练习:独立分量分析
其它
卷积培训
受限玻尔兹曼机
深信念网络
去噪Autoencoders的
K-均值
多尺度空间金字塔/
慢特征分析
瓷砖卷积网络
原文链接:斯坦福大学教授Andrew Ng
翻译链接:斯坦福Andrew Ng教授“机器学习”26篇教程全译
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