斯坦福CS229机器学习课程笔记推荐，吴恩达发最新TensorFlow专项课程

大数据文摘出品

作者：蒋宝尚

吴恩达的课程又有新动作！

CS229课程虽然年代有点久远，但是深入机器学习领域的启蒙课是极好的。今天给大家推荐一份这门课程配套的资料，它并不是向PPT教学资料那样，只罗列知识点，而是包含老师对该算法的引入和解释。

虽然资料是全英文的，但是阅读难度并不大，只要同学们有英文四级的水平，我相信肯定阅读会非常顺畅。

课程资料和CS229课程体系相配套，从监督学习引入，着重原理介绍，有些重要的公式给出详细的推导，确保大家逻辑上有连贯性。

图文并茂，能够用图片解决的现象，绝不多说。

总的来说，资料内容主要包括：监督学习（生成/判别学习，参数/非参数学习，神经网络，支持向量机）；无监督学习（聚类，维数规约，核方法）；学习理论（偏差/方差权衡；VC理论；大边缘概率）；强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习在一些领域的最新应用，如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别，文本和网络数据处理等。

大数据文摘后台回复“CS229”将获得资料的完整版~

TensorFlow in Practice 专项课程

嗯，上面的资料偏重理论，吴恩达还有刚刚开了一门新课程，偏重实践。今日开放注册，支持英文字幕。

此专项课程分为4个部分，分别是人工智能、机器学习和深度学习的TensorFlow简介、TensorFlow中的卷积神经网络、TensorFlow和NLP、时间序列与预测。

下面文摘菌为大家简单介绍一下第一部门~

不需要 ML/DL 基础，不需要深奥数学背景，初学者和软件开发者也能快速掌握 TensorFlow、掌握人工智能应用的开发秘诀。

课程主讲老师是Laurence Moroney，其就职于Google，现任开发者技术推广工程师一职。作为行业享有盛名的大咖，讲课风格热情饱满。

整个课程的时间安排为4周，第一周会对机器学习和深度学习来个初级的介绍，并规范你的编程习惯。第二周教你用几行代码解决计算机视觉问题，让你的实践水平提升到一个新的层次。第三周教你如何调节神经网络的参数。第四周将你如何处理复杂的图像。

课程地址：

https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice?utm_source=deeplearningai&utm_medium=institutions&utm_campaign=EmailMLYAnnouncementCourseTFSCTA1June202019