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基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(13-15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)

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(10-12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

第十三讲:分类

此单元介绍了如何使用逻辑回归来执行分类任务,并探讨了如何评估分类模型的有效性。

预计用时:8 分钟 学习目标

  • 评估逻辑回归模型的准确率和精确率。
  • 了解 ROC 曲线和曲线下面积。
视频内容

第十四讲:稀疏性正则化

本模块主要介绍学习多维度特征矢量的模型的特殊要求。

预计用时:2 分钟 学习目标

  • 了解如何使信息缺乏的系数值正好为 0,以便节省 RAM。
  • 了解 L2 正则化之外的其他类型的正则化。
视频内容

第十五讲:神经网络简介

神经网络是更复杂版本的特征组合。实质上,神经网络会学习适合您的相应特征组合。

预计用时:3 分钟 学习目标

  • 对神经网络有一定的了解,尤其是了解以下方面: 隐藏层 激活函数
视频内容

明天更新16~18讲,继续关注!

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

-END-

本文分享自微信公众号 - 专知(Quan_Zhuanzhi)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-04-19

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