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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11月免费观看)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

吴恩达机器学习

吴恩达机器学习课程：从零开始到实战最近，在朋友的推荐下，我花了整整一个月的时间来学习吴恩达的机器学习课程。虽然机器学习的基础知识包括微积分、线性代数和概率论等，但吴恩达的课程巧妙地绕过了复杂的数学，将各种机器学习算法的流程、特性、应用和调优讲解得非常透彻。 𐟓š 课程亮点：视频教程：清晰展示了机器学习算法的每一个步骤。课件代码：附带了详细的代码示例，方便实践操作。课后作业：通过完成作业，可以巩固所学知识。笔记整理：整理了课程中的关键知识点，方便回顾。 𐟓– 深入学习：如果你想更深入地了解scikit-learn的使用，可以参考《动手学机器学习》这本书，这本书详细介绍了各种模型的调试和训练方法。通过Kaggle参与入门级的机器学习比赛，可以学习到如何进行数据预处理和特征工程。通过这些资源，你可以对机器学习有更深入的了解，掌握更多实用的技巧。

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！

计算机专业免费提升指南：我们的拼夕夕原来计算机专业也可以一分不花就能提升自己的能力啊！以下是一些推荐的资源，帮助你在计算机领域不断进步： 𐟒𛠃语言学习资源： ① 翁恺C语言 ② 小甲鱼C语言 𐟒𛠦œ𚥙襭椹资源： ① 吴恩达机器学习 ② 李宏毅机器学习 𐟒𛠦•𐦍“构资源： ① 浙江大学-数据结构 ② 青岛大学-王卓数据结构 𐟒𛠥𜀥‘者工具： GitHub：开发者在上面可以找到各种开源项目，便捷地获取海量代码。 MDN web docs：提供HTML、CSS和API等Web技术信息。 POJ：国内最火的OJ之一，上面有大量题目，包括一些上古时期的题目。 CS50：油管上的一个频道，提供大量免费视频，建议先打好基础再听。 Linux公社：集合了大量的算法面试题，是专业的Linux系统门户网站。 w3school：涵盖Java、Python、HTML、jQuery、C、PHP、Sql等多种编程语言。 Coursera：世界上最大的在线学习平台之一，可以免费听世界名校的CS课程。 Stack Overflow：与程序相关的IT技术问答网站，大多数编程问题都可以在这里找到答案。菜鸟教程：提供了大量的在线实例，是编程基础知识查漏补缺的首选。 hihoCoder：网站的技术团队来自原北大POJ的开发团队，一些知名大厂如微软、百度、腾讯、网易等都会在上面举办在线编程比赛。 HackerRank：程序员参与各种编程语言竞赛检测自我能力的网站。其他技术社区类资源： CSDN、博客园、稀土掘金等，这些社区提供了丰富的技术交流和资源共享。

数据分析必学技能清单，避免无效学习！数据分析在现代社会中变得越来越重要，无论你从事医疗、教育、金融、交通、物流还是新闻媒体等行业，数据分析都能为你带来巨大的价值！𐟌Ÿ 𐟚š 物流：通过数据分析，你可以找到最佳运输路线，优化交货时间，降低物流成本。 𐟓𚠥꒤𝓤𘎥豤𙐯𜚦•𐦍†析能帮助你预测观众需求，优化内容排程，提高观众粘性，实现内容变现。 𐟏렦•™育：数据分析可以识别学生风险，改进评估，支持教师和校长，提高学生和课程质量。 𐟏堥맔Ÿ保健：研究人员通过数据挖掘来分析治疗方法的有效性，发现药物副作用的模式，设计诊断策略。看到这里，你应该相信数据分析是一项通用技能，适用于各种职业，能为你的职业生涯增光添彩。这就是为什么我强烈推荐每个人都学习数据分析！𐟓Š𐟚€ 𐟓š 学习路径分享：统计学：从描述性统计、图表到线性回归、贝叶斯、假设检验，掌握基础统计学知识。推荐书籍《极简统计学》，小破站上有可汗统计学的视频资源。 SQL：SQL语言是数据分析师的必备技能，学习查询语句是基础，推荐书籍《SQL必知必会》，还可以观看小破站的Mosh的MySQL教程。 Excel：作为最广泛应用的数据分析工具，Excel可以快速处理数据、绘制图表，非常灵活方便，可以参考小破站的数据分析教程。 Python：Python是当前主流的数据分析编程语言，学习Python有助于数据处理和分析，可以参考小破站的Python教程。机器学习：学习基础的机器学习算法，如线性回归、贝叶斯、决策树、逻辑回归、SVM、协同过滤、随机森林等，推荐阅读《吴恩达机器学习》。数据分析思维：掌握数据分析的基本步骤：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析、数据可视化。数据分析的核心是解决实际问题，这就是数据分析的真正价值所在。不懂就问，有问题就答！𐟒찟”

人工智能学习指南：从零开始到专家想要进入人工智能领域？这里有一份超基础的学习路线，帮你从零开始成为人工智能专家！𐟚€ 𐟓š1. 数学基础书籍：《程序员的数学》、《统计学概论》、《线性代数》课程：麻省理工《计算机数学基础》 𐟒𛲮 Python编程书籍：《看漫画学Python》课程：《Python全632集课程》、《看漫画学Python》 𐟓ˆ3. 机器学习书籍：《机器学习》周志华、《机器学习基础》、《渴望机器学习》吴恩达课程：《吴恩达机器学习》、《李宏毅机器学习课程》 𐟔4. 深度学习书籍：《动手学深度学习》、《图解深度学习》、《深度学习》课程：《吴恩达深度学习》、《李宏毅深度学习课程》 𐟓š5. 数据可视化与特征工程书籍：相关数据可视化书籍课程：相关数据可视化课程 𐟓ˆ6. scikit-learn 书籍：相关scikit-learn书籍课程：相关scikit-learn课程 𐟓š7. 其他资料 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这份学习路线涵盖了从数学基础到深度学习等多个方面，帮助你全面掌握人工智能的核心知识。赶紧收藏起来，开启你的AI学习之旅吧！𐟌Ÿ

本科生如何进阶AI？嘿，大家好！今天我想跟大家分享一些关于本科生如何参与HPC项目，并最终转向AI Infra的经验。如果你觉得太长，可以直接跳到学习路线的总结部分，但请注意，这只是我个人的观点哦。基础篇：机器学习的基础知识 𐟓š 首先，你需要掌握一些基本的机器学习知识。这里我推荐两个非常棒的课程：吴恩达的机器学习课程和李宏毅的机器学习课程。这两个课程都非常适合初学者，尤其是吴恩达的课程，内容非常全面。另外，Stanford的CS25课程也非常值得一看，它会在LLM方向上拓宽你的认知。实战篇：LLM实战 𐟧ꊦŽ夸‹来，你需要进行一些实战操作。我强烈推荐一个叫llm-course的项目，里面有大量的Jupyter Notebook，你可以随时运行这些代码。另外，跟着Karpathy用llm.c搓一个GPT-2也是一个不错的选择。这个项目会让你对LLM有更深入的了解。技术篇：CUDA和Triton 𐟚€ 在技术方面，你需要了解CUDA和Triton。你可以看看CUDA-MODE（现在应该叫GPU-MODE），并尽可能在他们的社区中进行讨论。这个社区非常活跃，对初学者来说非常有帮助。当然，现在Triton通常更好写，你可以看看Chaofan写的Triton-Puzzles-Lite来巩固这方面的知识。社区篇：vLLM和SGLang 𐟌 如果你对vLLM和SGLang感兴趣，那么你需要加入这两个社区。特别是SGL，他们的社区非常活跃，几乎聚集了所有Infra的高手。你可以通过提交一些目标明确的PR来帮助他们，同时也会巩固你对这方面的理解。未来趋势：图像和视频生成的Infra加速 𐟎劥悦žœ你对图像和视频生成的Infra加速感兴趣，那么你可以重点关注DiT。你可以看看x-DiT和VideoSys这两个项目，尝试对FLUX架构、Latte/CogVideo进行推理加速。这个方向是未来的一个重要趋势，值得你关注。总结 𐟓 总的来说，作为一个本科生，参与HPC项目并转向AI Infra是一个非常有挑战但也非常有趣的过程。希望这些建议能帮助到你，让你在这个领域取得更多的进步！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！希望这篇文章对你有所帮助，祝你一切顺利！𐟘Š

研一小白如何从零开始深度学习？作为一个准研一的学生，导师让你从零开始学习 PyTorch，但你之前没有接触过机器学习。是直接上手 PyTorch，还是先从机器学习开始呢？让我来给你一些建议吧。第一步：先学吴恩达的机器学习课程 𐟓š 首先，你可以从吴恩达的机器学习课程开始。这个课程在 B 站上就能找到，非常适合初学者。虽然课程讲得比较简略，但你可以通过课后作业来巩固知识。不过要注意，有些作业需要用到 TensorFlow 1.x 版本，如果安装不了就算了，毕竟很多导师都推荐这门课程，省心。第二步：阅读《西瓜书》 𐟍‰ 接下来，你可以看看《西瓜书》（机器学习，清华出版社）。这本书详细讲解了基本的数学原理，配合 B 站上的白板推导系列，可以帮助你更好地理解数学推导。如果你觉得时间太长，可以直接跳过这部分，继续往下看。第三步：动手学深度学习 𐟖️ 然后，你可以看看李沐的《动手学深度学习》。这本书教你如何使用 PyTorch 搭建经典论文模型。建议直接上手写代码，十来个小模型就能让你熟悉 PyTorch。如果你喜欢像 C++ 或 Python 那样先学语法再编程，可能会觉得有点难。第四步：研究方法，看综述文章 𐟓 按照研究方向，看看对应的综述文章。这主要是为了了解这个方向有哪些方法。你需要一一个个看论文，代码就看三个左右就可以了。注意，找时间点比较近的代码，因为太久的代码可能有环境问题。第五步：看最新的顶会文章 𐟓𐊧œ‹完综述后，直接找最新的顶会文章，开始复现。选择能复现的、性能最好的模型作为你的 baseline，然后在上面进行改进。复现结果就行，如果无代码复现，建议作为进阶玩法。第六步：大量阅读论文 𐟓– 最后，看大量的论文。无论什么方向，先看文章的摘要，如果你觉得论文提出的创新能看得懂，那就继续看下去；不然直接 pass。反复看，直到找到你看起来很猛的文章，然后把该篇文章的方法放到 baseline 中，观察性能变化。第七步：确定创新点 𐟌Ÿ 如果性能有提升，那就将这个方法确立为你的创新点；如果没有提升就直接 pass。等你攒够两个创新点后，可以直接找老师，看看能不能发一篇中文期刊。第八步：论文写作与修改 ✍️ 如果同意发论文，那就走一遍论文从写作到终稿到修改到拒稿到修改到中稿的过程；如果不同意，那就再找创新点，重复以上步骤。小贴士 𐟎 我给大家准备了机器学习礼包，包括吴恩达教授的课程视频和笔记、西瓜书视频和笔记等等。希望这些资源能帮到你！希望这些建议能帮你在深度学习的路上走得更顺利！加油！𐟒ꀀ

数学系如何转行互联网算法岗？我的经验分享大家好，我是211本科毕业，研究生读的是RUC的数学专业，今年26岁，感觉人生像是开了个天坑。不过，经过一番努力，我终于找到了互联网算法岗的实习，今天就来分享一下我的经验吧。互联网岗位选择 𐟎对于数学系的学生来说，转行去互联网最对口的岗位就是算法岗。相比前后端开发，算法岗需要补的东西不多，但竞争也非常激烈。学习日常 𐟓š 我第一次接触到机器学习是在研一刚开学的时候（本科真是水得不行，简直就是摆烂界的扛把子）。建议想转算法岗的同学尽早开始学习。我先在b站上看了吴恩达的机器学习课程，然后转战深度学习，一开始跟着李沐大佬的课走，但发现他的课对我这种小白来说有点吃力。后来我发现了复旦大学邱锡鹏老师的课程，觉得特别适合我，就跟着他一起学。建议大家如果时间充足的话，最好一边学理论一边敲代码，这样理解会更深刻。关于深度学习框架，我最开始看了b站上小土堆的PyTorch课程，有了基本了解之后，剩下的就是多敲代码了。由于本科和研究生都没接触过计算机相关的课程，只学过简单的Python，所以为了找实习，我又去恶补了一下数据结构。算法岗方向选择 𐟧学完机器学习、深度学习和PyTorch之后，基本上就算是入门了。接下来就是具体方向的选择。我当时在大模型和搜索推荐之间纠结了很久。考虑到数学系很难发表像计算机那样高大上的论文，而且大模型算法最好还是要有论文支撑，所以我最终选择了搜索推荐方向。找实习 𐟒𜊊学完基础知识之后，就可以开始找实习了。对于数学系学生来说，基本都没有项目经验，所以可以去GitHub上找一些别人的项目，读懂源码，面试时能把故事讲完整就可以了。此外，找算法岗的实习要注意多刷力扣，对于大部分公司来说，力扣的hot100题就够了。可以多看看代码随想录，提高自己的理解。找实习多投多面，面多了就会发现大部分面试都是一个套路，项目八股力扣，题目做出来基本就没问题了。无论是大模型、NLP还是搜索推荐，都建议大家学一下Transformer，跟着b站上的视频把Transformer的源码敲一遍，对理解模型有很大帮助！总结 𐟓 其实，数学系并不像网上说的那样可以轻松转行去互联网或金融。转行基本都是重新开始学，所以建议想通过数学专业去谋求高薪工作的同学一步到位，直接去学热门专业。加油吧，大家！

「bilibili」机器学习算法实战大全的视频(超爽中英!) 2024公认最好的【吴恩达机器学习...

生物专业女生自学AI的5个关键步骤作为一个生物专业的女生，想要自学AI，你需要做好以下几点：数学基础𐟓š 首先，数学基础是必不可少的。你需要掌握线性代数、微积分和概率论。推荐一些在线课程，比如吴恩达的机器学习课程和李沐的深度学习课程。这些课程可以帮助你理解机器学习的基础理论和实践。进阶学习𐟓– 当你掌握了基本的数学和编程基础后，可以开始阅读《机器学习和深度学习：原理，算法，实战》这本书。这本书提供了很多实际案例，帮助你更好地理解算法的应用。同时，它还介绍了许多深度学习的实际应用。实践项目𐟒𜊧†论学习很重要，但实践才是检验真理的标准。你可以参加一些机器学习的比赛，比如Kaggle和天池等平台上的竞赛。通过参与竞赛，你可以更好地理解机器学习算法的应用，并且可以与其他开发者交流心得。参与竞赛不仅可以提高你的技能水平，还可以丰富你的简历和面试经验。日常学习计划⏰ 每天保持3-4小时的学习时间是非常必要的。可以选择在早上6:30-8:30早起或者晚上8:30-10:30夜深人静的时候学习，这样可以保持学习的连续性和专注力。同时，每天学习之前用20分钟对昨天学的知识点进行复习和总结，可以更好地巩固所学的知识。学习完也要运用到自己的课题项目中，用到的知识才有用！总结𐟓 生物专业的女生，想要自学AI，需要付出更多的努力和时间。规划好时间和学习内容，边学边用，及时反馈，养成良好的习惯，不需要贪心，不需要恒心和毅力，也一定可以成功！加油吧！

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