基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(10-12讲)

【导读】前些日子,大家都知道,Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程,它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(01-03讲)

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(04-06讲)

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(07-09讲)

本课程是机器学习热爱者的自学指南,且课程资料都是中文书写,课程视频都由机器学习技术转述为中文音频。这对于中文读者来说将会有很大的帮助,我们也能选择英文语音以更精确地学习内容。这曾是 Google 内部培训工程师的课程,有近万名 Google 员工参与并将学到的东西用在产品的优化和增强上。

课程网址:

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course 注:最低下角可点击切换到中文版

课程目录

机器学习概念 01-03讲:机器学习简介、框架处理、深入了解ML 04-06讲:降低损失、使用TF的基本步骤、泛化 07-09讲:训练集和测试集、验证、表示法 10-12讲:特征组合、简单正则化、逻辑回归 13-15讲:分类、稀疏性正则化、神经网络简介 16-18讲:训练神经网络、多类别神经网络、嵌套 机器学习工程 19-20讲:生产环境机器学习系统、静态与动态训练 21-22讲:静态与动态推理、数据依赖关系 应用示例 23-25讲:癌症预测、18世纪文字、应用准则

第十讲:特征组合

特征组合是指两个或多个特征相乘形成的合成特征。特征的相乘组合可以提供超出这些特征单独能够提供的预测能力。

预计用时:5 分钟 学习目标

  • 了解特征组合。
  • 在 TensorFlow 中实施特征组合。
视频内容

第十一讲:简化正则化

正则化指的是降低模型的复杂度以减少过拟合。

预计用时:5 分钟 学习目标

  • 了解复杂度与泛化之间的权衡。
  • 使用 L2 正则化进行实验。
视频内容

第十二讲:逻辑回归

逻辑回归会生成一个介于 0 到 1 之间(不包括 0 和 1)的概率值,而不是确切地预测结果是 0 还是 1。以用于检测垃圾邮件的逻辑回归模型为例。如果此模型推断某一特定电子邮件的值为 0.932,则意味着该电子邮件是垃圾邮件的概率为 93.2%。更准确地说,这意味着在无限训练样本的极限情况下,模型预测其值为 0.932 的这组样本实际上有 93.2% 是垃圾邮件,其余的 6.8% 不是垃圾邮件。

预计用时:4 分钟 学习目标

  • 了解逻辑回归。
  • 了解逻辑回归的损失和正则化函数。
视频内容

明天更新13~15讲,继续关注!

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course

-END-

原文发布于微信公众号 - 专知(Quan_Zhuanzhi)

原文发表时间:2018-04-18

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