# 机器学习基石与机器学习技法
## 机器学习基石课程
收录台湾大学林轩田老师Coursera上《机器学习基石》上下课程的PPT、作业题含解答,学习过后受益良多,感谢老师和其他同学资源的无私分享。
### 课程内容
1、[机器学习基石上 Coursera课程视频](https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations/)
2、[机器学习基石下 Coursera课程视频](https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations/)
3、[课程PPT及作业解答上](https://github.com/yanmengk/Machine-Learning-Foundations/tree/master/Machine%20Learning%20Foundation%201) [课程PPT及作业解答下](https://github.com/yanmengk/Machine-Learning-Foundations/tree/master/Machine%20Learning%20Foundation%202)
### 作业题参考
[机器学习基石作业题链接](https://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/51085129)
[机器学习基石和技法作业](https://github.com/AceCoooool/MLF-MLT)
[机器学习基石作业一](https://github.com/yew1eb/machine-learning/blob/master/perceptron/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%9F%B3HW1.md)
## 机器学习技法课程
收录台湾大学林轩田老师《机器学习技法》课程的主要内容:
[课程主页](https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/mooc/)
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台大Coursera 机器学习基石 林轩田.zip
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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时Arthur Samuel在IBM开发了第一个自我学习程序,一个西洋棋程序,这标志着机器学习的起步。随后,Frank Rosenblatt发明了第一个人工神经网络模型——感知机。在接下来的几十年里,机器学习领域取得了许多重要的进展,包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。 机器学习有着广泛的应用场景,如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化推荐等。通过分析大量的数据,机器学习可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂的问题。例如,在自然语言处理领域,机器学习技术可以实现机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等功能;在物体识别和智能驾驶领域,机器学习可以通过训练模型来识别图像和视频中的物体,并实现智能驾驶等功能;在市场营销领域,机器学习可以帮助企业分析用户的购买行为和偏好,提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。 总的来说,机器学习是一个快速发展且充满潜力的领域,它正在不断地改变我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,相信机器学习将会在未来发挥更加重要的作用。
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台大Coursera 机器学习基石 林轩田.zip (36个子文件)
content
Machine Learning Foundation 2
15_handout.pdf 1.18MB
12_handout.pdf 1.28MB
作业4
hw4.png 3.37MB
hw4_train.dat 4KB
hw4_test.dat 20KB
hw4.py 3KB
16_handout.pdf 4.97MB
11_handout.pdf 788KB
09_handout.pdf 829KB
作业3
hw3.py 5KB
hw3.png 2.62MB
hw3_test.dat 479KB
hw3_train.dat 160KB
10_handout.pdf 609KB
14_handout.pdf 924KB
13_handout.pdf 959KB
Machine Learning Foundation 1
02_handout.pdf 863KB
07_handout.pdf 538KB
作业2
test2.py 5KB
hw2.png 2.87MB
hw2_train.dat 6KB
hw2_test.dat 61KB
08_handout.pdf 960KB
01_handout.pdf 6.6MB
04_handout.pdf 1.85MB
hw0.pdf 154KB
作业1
homework1.pdf 1.81MB
hw1_18_test.dat 17KB
hw1_15_train.dat 13KB
pocket_pla.py 2KB
perceptron.py 1KB
hw1_18_train.dat 17KB
05_handout.pdf 499KB
06_handout.pdf 585KB
03_handout.pdf 875KB
README.md 1KB
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