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吴恩达机器学习在线播放_吴恩达机器学习作业(2024年12月免费观看)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

吴恩达机器学习

数据分析上岸攻略：避免无效学习，高效进阶 𐟌Ÿ 数据分析的重要性数据分析如今在各个领域都发挥着重要作用，从物流到媒体娱乐，再到教育和卫生保健，它无处不在。掌握数据分析技能，无疑将为你的职业生涯增添巨大优势。 𐟓Š 学习路径指南统计学基础：从描述性统计到线性回归，再到贝叶斯和假设检验，统计学是数据分析的基础。推荐资料：《极简统计学》视频教程：小破站可汗统计学 SQL语言：掌握查询语句，进行基本数据查询。推荐书籍：《SQL必知必会》视频教程：小破站-Mosh 10小时入门MySQL Excel技巧： Excel是数据分析师最常用的工具之一。推荐视频：小破站戴师兄-系统认识数据分析 Python编程：数据处理和数据分析的利器。推荐视频：小破站孙兴华-python分析三部曲机器学习基础：学习线性回归、贝叶斯、决策树等基础算法。推荐书籍：《吴恩达机器学习》数据分析思维：从提出问题到数据可视化，掌握数据分析的核心步骤。包括：理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析、数据可视化 𐟚€ 避免无效学习在学习过程中，一定要避免无效学习。明确学习目标，制定合理的学习计划，并坚持执行。只有这样，才能在数据分析的道路上稳步前行。 𐟌Ÿ 结语数据分析是一项通用的技能，无论你在哪个行业，都能为你带来巨大的助力。把握好学习方向，努力学习，你一定能够在数据分析的世界里找到自己的位置！

1️⃣文告诉你人工智能纯小白学习路线𐟔堤𘀣€编程语言基础 0️⃣ Python 语言学习 - B 站：黑马程序员 Python 教程𐟚€ 1️⃣ Shell 脚本常用命令 - B 站：黑马程序员 Linux 教程☀️ 2️⃣ Pytorch 学习 - B 站：Pytorch 深度学习快速入门𐟐𕠳️⃣ PaddlePaddle 学习（和 Pytorch 二选一） - B 站：PaddlePaddle 实战教程𐟐𖠤𚌣€人工智能专业基础 0️⃣ 机器学习 - B 站：吴恩达机器学习𐟤” - B 站：李宏毅2023 机器学习课程𐟘‡ - 书籍：周志华的西瓜书、李沐的深度学习𐟤㠱️⃣ 深度学习 - B 站：跟李沐学 AI𐟥𐠤𘉣€人工智能专业进阶 0️⃣ 生成式 AI 课程 - 吴恩达：生成式 AI 入门课程视频𐟐𕠭 微软：生成式 AI 初学课程𐟔堭英伟达：生成式 AI 课程𐟫㠱️⃣ 项目实战 - Github：Ollama、gpt_academic、Dify、open-webui 等等𐟘 - Kaggle：参加各种比赛屠榜𐟙ƒ - 国际会议：参加各种国际会议刷榜𐟘› 四、软件安装 0️⃣ Anaconda ：直接在清华源下载 Anaconda 安装包，一键安装即可，如果不会的可以百度或谷歌。Anaconda 预置了很多科学计算库，并且环境可以迁移，能够极大的提升环境安装的效率。 1️⃣ Vscode：很多博主推荐的是 pycharm，但是我觉得 Vscode 更好用一些，可以自定义非常多功能。具体安装方法可以自行百度或谷歌。 2️⃣ 安装部署 gpt_academic：可以快速精读论文，极大的提高论文阅读效率。感兴趣的话可以点赞收藏关注，后续出手把手部署教程。（本内容由AI生成）「AI探索计划」「AI创造营」

吴恩达机器学习笔记：最强指南来了！ 𐟔壀Š吴恩达机器学习笔记》是对吴恩达机器学习课程内容的详细记录和总结。这份笔记涵盖了机器学习的多个方面，包括定义、监督学习、无监督学习等。 𐟑‰对于每个主题，笔记都进行了深入的讲解，并提供了具体的例子和算法推导。例如，在监督学习中，介绍了线性回归、逻辑回归等算法；在无监督学习中，讲解了聚类算法等。 𐟑这份笔记对实践应用具有多方面重要的指导意义：提供基础理论框架：让实践者对机器学习的基本概念、原理和算法有清晰认识，知道从何处着手解决实际问题。算法选择指引：通过对各种算法的详细介绍，帮助在面对不同场景和数据特点时，能更准确地选择合适的机器学习算法。模型评估理解：深入讲解模型评估指标和方法，有助于在实践中判断模型的优劣，从而进行针对性改进。数据处理思路：强调数据预处理的重要性，为如何清洗、转换和特征工程提供了思路和方法。调参经验借鉴：包含一些关于调整模型参数的经验和技巧，能提升模型在实际应用中的性能表现。问题解决策略：针对可能遇到的各类问题，如过拟合等，给出了有效的应对策略和解决途径。行业应用案例启发：笔记中可能会提及一些实际的应用案例，为在相似领域开展实践提供了参考和启发。 𐟒ꦭ䥤–，笔记还包含了一些实用的建议和技巧，例如如何选择合适的算法、如何处理过拟合等问题。同时，为了方便读者理解，笔记中使用了大量的图表和示例，对复杂的概念进行了直观的解释。 𐟌Ÿ总的来说，这是一份非常有价值的学习资料，无论是对于初学者还是有一定基础的人来说，都可以从中获得很多收获。

数据分析入门指南：学历不是唯一！ 𐟎“ 经常有朋友问我：“我的学历不高，会不会找不到好工作？”其实，数据分析岗位并不都要求本科以上学历，更看重的是你的实战经验和业务能力。 . 𐟌Ÿ 许多数据分析师都是大专出身，但通过努力，他们也能做到数据分析管理的岗位。你学历不占优势？别担心！用数据分析技能提升自己就好了！因为数据分析师的能力更多来自实战经验和对业务的深入理解。 . 𐟚€ 兴趣是最好的老师！只有对数据分析有兴趣，才能更好地入门。其次，数据分析是一个有潜力的职业，在大数据时代下，它更是备受瞩目。 . 𐟓ˆ 数据分析入门后，有两个职业方向可供选择： 𐟔𙠤𘚥Šᦖ𙥐‘：初级数据分析师 ➡ 商业分析师 ➡ 数据分析经理 ➡ 运营总监 ➡ 业务负责人 . 𐟔𙠦Š€术方向：初级数据分析师 ➡ 数据挖掘工程师 ➡ 数据开发工程师 ➡ AI工程师 ➡ 数据科学家 . 𐟓š 分享一下我的学习路径： 𐟌… 统计学：《极简统计学》、《可汗统计学》 𐟌 数据库语言SQL：《SQL必知必会》 𐟓Š Excel：李奇老师的《Excel微软MVP》 𐟒𛠐ython语言：《Python数据科学手册》 𐟤– 机器学习：《吴恩达机器学习》 𐟒ᠦ•𐦍†析思维（重点）：CDA商业策略数据分析 . 𐟒ꠥŒ学们，别灰心！只要你有决心和毅力，转行学数据分析一样可以获得成功！加油吧！𐟒𜀀

如何从零开始学习数据分析？数据分析在当今社会越来越受欢迎，许多学校都开设了相关课程。但很多人可能会问，没有编程基础的小白能否学会数据分析？答案是肯定的！只要你规划好自己的学习路径和时间，多思考，勤练习，就能掌握数据分析技能。以下是我分享的BDA学习路线及路径，供大家参考： 1⃣️ 统计学参考书籍：《极简统计学》在线课程：小破站可汗统计学掌握技能：描述性统计、各类图表、线性回归、贝叶斯、假设检验等 2⃣️ SQL 参考课程：小破站戴师兄SQL入门实战掌握技能：数据库基础知识、数据查询、分析 3⃣️ Excel 参考教程：小破站王佩丰Excel基础教程24讲掌握技能：数据存储、处理、分析、呈现 4⃣️ Python语言参考教程：小破站黑马程序员Python教程掌握技能：pandas、numpy、sk-learn 5⃣️ 机器学习参考书籍：《吴恩达机器学习》掌握技能：线性回归、决策树、逻辑回归、随机森林 6⃣️ 数据分析思维参考书籍：《精益数据分析》掌握技能：分类思维、树形思维、对比思维给想学数据分析的小伙伴几点建议：如果你是小白，选择一个注重实战训练的课程，系统学习更有益于掌握；当然也可以考虑拿下数据分析证（如BDA），提升自己的能力。如果你是求职者，除了了解工具用法，更重要的是有对项目的分析经验。上述中的SQL、Excel、Python都只是作为工具运用，我们要将重心放在分析上，多找实战项目练习。想了解更多数据分析或BDA相关内容的小伙伴，可以查看更多信息哦𐟘‰

如何在两个月内快速入门机器学习与深度学习如果你有两个月的时间，以下是一个快速的入门路线，帮助你掌握机器学习和深度学习的基础知识：吴恩达机器学习课程：完成前五周的课程，并做编程练习。 3Blue1Brown视频：观看相关视频，深入理解机器学习的原理。吴恩达深度学习专项课程：完成整个系列，并进行练习。图像处理：如果你对图像处理感兴趣，重点关注第四讲。自然语言处理：如果你对NLP或序列数据感兴趣，重点关注第五讲。开源实现：搜索你感兴趣的开源项目，推荐使用Keras，然后根据需要迁移到TensorFlow或PyTorch。如果你只有一个月的时间，以下是一个速成计划：吴恩达机器学习课程：略读第1-5周的课程，只看视频，掌握基本概念。第三周可以跳过MATLAB/Octave课程。 3Blue1Brown视频：观看相关视频。吴恩达深度学习专项课程：略读第一课，即神经网络和深度学习。图像处理：如果你对图像处理感兴趣，查看Nielsen书中的第六章。自然语言处理：如果你对NLP或序列数据感兴趣，可以看看Christopher Olah的博客。 Siraj Raval的视频：观看涉及大多数机器/深度学习主题的视频。开源实现：搜索你感兴趣的开源项目，推荐使用带有TensorFlow后端的Keras。一些小建议：吴恩达的神经网络讲解速度较快，建议补充阅读相关书籍，如《神经网络与深度学习》。开始研究深度学习之前，最好重温一下大学数学。推荐阅读《深度学习》这本书，尤其是线性代数、概率和信息理论的部分。推荐课程：斯坦福大学的CS231n和CS224n。CS231n专注于计算机视觉的深度学习，而CS224n专注于序列建模。

如何从零开始学习人工智能？人工智能领域的高薪诱惑力十足，不同公司、行业、职级和工作经验下的薪资差异巨大。有的朋友年薪40万，有的80万，甚至有的高达100多万。想要进入人工智能领域，你需要做好充分的准备。以下是一份从零开始的人工智能学习路线，赶紧收藏吧！数学基础 𐟓š 相关书籍：《程序员的数学》、《统计学概论》、《线性代数》相关课程：麻省理工《计算机数学基础》 Python编程 𐟖寸相关书籍：《看漫画学Python》相关课程：《Python全632集课程》、《看漫画学Python》机器学习 𐟤– 相关书籍：《机器学习》周志华、《机器学习基础》、《渴望机器学习》吴恩达相关课程：《吴恩达机器学习》、《李宏毅机器学习课程》深度学习 𐟌Š 相关书籍：《动手学深度学习》、《图解深度学习》、《深度学习》相关课程：《吴恩达深度学习》、《李宏毅深度学习课程》其他资料 𐟓š 1000+人工智能书籍 100份人工智能相关行业报告 500+份人工智能论文资料各大高校人工智能课程清单人工智能培训机构调研对比无论你是初学者还是有一定基础，这份学习路线都能帮助你逐步掌握人工智能的核心知识。加油吧！

去年我如何疯狂学Python的？ 𐟓𑥅ˆ把手机上的娱乐软件全删了！然后制定个学习计划，学累了就去跑步！控制住自己，你就已经成功了一半！𐟑𐟏𛰟‘𐟏𛊊作为一个6年的程序员，我总结了一些Python的学习技巧，分享给那些想学好Python的朋友们吧！ Python学习顺序基础阶段网站：廖雪峰的Python教程刷题网站：LeetCode和牛客网刷题顺序：数组、链表、哈希表、字符串、栈与队列、树、回溯、贪心、动态规划、图论（高级数据结构）机器学习课程：Coursera上的吴恩达的机器学习课程项目：小破站的机器学习项目（找合适的项目，实践出真知）数据分析课程：Coursera上的Data Analysis with Python 实践：利用Python进行数据分析（有时间的话跟着敲一遍，再结合项目实践）希望这些心得能帮到你们，祝大家都能成为Python大佬！𐟒ꀀ

𐟌Ÿ 算法岗入门全攻略：从零到一的旅程 𐟌Ÿ 如果你渴望进入互联网算法岗，这里有一份精心准备的学习路线，帮助你从零开始，逐步迈向成功。 𐟔 计算机基础：首先，你需要掌握编程语言、数据结构和线性代数等基础课程。Python 是主要的学习语言，结合数据结构进行代码实践。Leetcode 是一个不错的平台，可以帮助你提升编程思维。 𐟓š 算法基础：接下来，学习机器学习和深度学习的基础知识。推荐阅读周志华的《西瓜书》，然后是吴恩达的机器学习课程和深度学习课程。此外，还需要关注最新的网络模型，如Transformer、VIT、GAN 和 Diffusion，可以通过小破站视频进行学习。 𐟌 前沿方向：了解当前的算法趋势，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态、图像生成、大语言模型（LLM）、自动驾驶等。选择你感兴趣的方向进行深入探索。 𐟏—️ 模型实践：针对感兴趣的方向，阅读优秀的GitHub开源代码，锻炼模型训练和推理能力。同时，学习Pytorch深度学习框架，理解其基本原理。 𐟒𜠩ṧ›…导：参与高质量的项目辅导，了解大厂的技术需求，提升实践和认知能力，同时增强简历和面试技巧。 𐟓– 论文阅读：根据项目辅导的方向，搜索并阅读前沿论文，提升论文阅读能力和算法理解。推荐在arXiv或历年顶会上搜索论文。 𐟎“ 科研论文：如果条件允许，发表1-2篇高质量的科研论文。如果没有实验室资源，可以专注于实践。 𐟒𜠥𙠯𜚥﹤𚎥𚔥𑊧”Ÿ来说，寻找与项目辅导方向相关的互联网大厂实习机会，丰富简历并增加对大厂技术的认识。 𐟎‰ Offer到手：按照上述流程进行，你在正式求职时，大概率能够拿到算法岗位的offer。 𐟌Ÿ 总结：在大学期间打好计算机基础，明确未来的方向。硕士期间注重项目或论文，并争取实习机会。整体完成这些步骤后，你将能够超越90%的算法岗求职者。如果你还有一年就参加秋招，那么关注项目辅导和实习是关键。

吴恩达机器学习与深度学习全攻略探索吴恩达的机器学习和深度学习课程，你将获得以下知识： 𐟔 机器学习基础：你将了解机器学习的核心概念，包括监督学习、非监督学习和强化学习。通过学习线性回归、逻辑回归、支持向量机等经典算法，掌握它们的工作原理和适用场景。掌握数据预处理、特征选择和转换技巧，为机器学习模型准备数据。了解如何将机器学习应用于实际问题，如推荐系统、自然语言处理等。 𐟧 深度学习探索：理解神经网络的基本结构、工作原理和训练过程，包括前向传播和反向传播算法。学习卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，以及循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的作用。掌握使用深度学习框架如TensorFlow进行模型构建、训练和评估的方法。了解深度学习在图像识别、语音识别、机器翻译等领域的应用。通过这些课程，你将从基础到应用全面掌握机器学习和深度学习知识，为人工智能领域的学术研究、工程实践和创新打下坚实基础。

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