吴恩达机器学习训练

接下来为大家讲解吴恩达机器学习训练，以及吴恩达机器学课程讲义涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、吴恩达机器学习系列1:监督学习和无监督学习
• 2、(一)吴恩达机器学习-第一章-绪论:初识机器学习
• 3、吴恩达机器学习python中文版编程练习-第五章(后续施工中)
• 4、吴恩达眼中的MLOps
• 5、来自吴恩达的机器学习数学基础推荐

吴恩达机器学习系列1:监督学习和无监督学习

1、机器学习算法主要分为两大类：监督学习（Supervised learning）和无监督学习（Unsupervised learning）。监督学习 监督学习的目的是在已知一些数据集（输入）及其对应答案（输出）的情况下，学习输入与输出之间的关系。这种关系通常表现为一个函数或模型，它能够将新的输入数据映射到相应的输出上。

2、吴恩达机器学习笔记系列（二）：监督学习与非监督学习机器学习包含两大核心领域：监督学习（Supervise Learning）与无监督学习（Unsupervised Learning）。其中监督学习是现实应用最广泛、发展最迅猛的领域。下面将详细探讨这两类学习算法。监督学习目前机器学习创造的99%的经济价值都来自于监督学习。

3、数据类型：监督学习使用标记数据进行训练，即每个数据点都有相应的标签或目标值。而无监督学习则使用未标记数据进行训练，数据点没有明确的标签或目标值。学习目标：监督学习的目标是通过学习标记数据中的模式，建立一个能够预测新数据标签或目标值的模型。

4、机器学习按照方法来分类，可以分成四类，分别是：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

(一)吴恩达机器学习-第一章-绪论:初识机器学习

一）吴恩达机器学习-第一章-绪论：初识机器学习课程简介欢迎参加《机器学习》课程。本课程简要介绍了机器学习的背景、当前的应用场景以及发展前景。机器学习作为人工智能的一个重要分支，已经广泛应用于各个领域，包括但不限于图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

机器学习算法主要分为两大类：监督学习（Supervised learning）和无监督学习（Unsupervised learning）。监督学习 监督学习的目的是在已知一些数据集（输入）及其对应答案（输出）的情况下，学习输入与输出之间的关系。这种关系通常表现为一个函数或模型，它能够将新的输入数据映射到相应的输出上。

吴恩达的《机器学习》课程是机器学习领域的经典之作，尽管发布于2014年，且主要使用Octave作为编程语言，但其深入浅出的讲解和详尽的公式推导，使得该课程至今仍备受推崇，是入门机器学习的首选之一。为了满足中国学习者的需求，和鲸社区特别提供了该课程的编程作业和Quiz的中文版，方便大家更好地学习和实践。

吴恩达机器学习python中文版编程练习-第五章(后续施工中)

答案：吴恩达机器学习课程的Python版编程练习（第五章）可通过dibgerge重写的作业集进行本地化学习，配套资源包括Jupyter Notebook（.ipynb文件）和辅助模块utils.py。

吴恩达的《机器学习》课程是机器学习领域的经典之作，尽管发布于2014年，且主要使用Octave作为编程语言，但其深入浅出的讲解和详尽的公式推导，使得该课程至今仍备受推崇，是入门机器学习的首选之一。为了满足中国学习者的需求，和鲸社区特别提供了该课程的编程作业和Quiz的中文版，方便大家更好地学习和实践。

吴恩达深度学习课程（deeplearning.ai）：这是一门非常受欢迎的深度学习入门课程，讲解基础且易于理解。如果李沐的课程上手困难，可以先看看这个课程感受一下。吴恩达机器学习课程：虽然这是机器学习课程，但其中的基础知识与深度学习相通，可以作为补充学习资源。

吴恩达的《机器学习》课程：这门课程非常适合初学者，由斯坦福大学教授、谷歌大脑联合创始人吴恩达主讲。课程涵盖了机器学习的基础概念、线性回归、神经网络等核心算法，以及决策树、随机森林等高级学习技术。吴恩达的教学风格清晰明了，非常适合入门学习。

一）吴恩达机器学习-第一章-绪论：初识机器学习课程简介欢迎参加《机器学习》课程。本课程简要介绍了机器学习的背景、当前的应用场景以及发展前景。机器学习作为人工智能的一个重要分支，已经广泛应用于各个领域，包括但不限于图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

特征工程：学习如何从原始数据中提取有用的特征，以提高模型的性能。模型评估：理解交叉验证、准确率、召回率、F1分数等评估指标，以及它们在不同应用场景中的适用性。网络资源推荐：吴恩达机器学习课程和菜菜的sklearn教程。书籍推荐：《机器学习（西瓜书）》和《统计学习方法》。

吴恩达眼中的MLOps

吴恩达对MLOps的核心观点可总结为以高质量数据为中心构建机器学习系统，其核心逻辑与具体实践要点如下：核心公式与核心任务核心公式：Better AI = Data×（80%） + Code×（20%）数据质量对AI系统性能的贡献占比远高于代码优化，强调数据是模型性能提升的关键因素。

MLOps将机器学习与设计、构建与维护系统任务紧密结合，形成一个全面的方法架构，确保机器学习开发运行过程可持续、可问责、可重现且非同步合作。它被认为是数据科学领域围绕机器学习的最佳实践和指导原则的***，而非单一技术解决方案。MLOps是企业系统性运用数据方法的基础，推动AI策略的落地。

来自吴恩达的机器学习数学基础推荐

1、优先学习：建议初学者优先学习线性代数、概率与统计、微积分和优化这四门数学基础。合理分配时间：鉴于时间和精力有限，建议将更多精力投入到机器学习本身和其他对构建人工智能系统有用的技术上。持续学习：随着机器学习的不断发展，新的数学工具和技术可能会不断涌现，因此保持持续学习的态度是非常重要的。

2、吴恩达的《机器学习》课程：这门课程非常适合初学者，由斯坦福大学教授、谷歌大脑联合创始人吴恩达主讲。课程涵盖了机器学习的基础概念、线性回归、神经网络等核心算法，以及决策树、随机森林等高级学习技术。吴恩达的教学风格清晰明了，非常适合入门学习。

3、通过梯度下降，我们可以最小化代价函数，找到最佳参数值，从而实现模型的优化。梯度下降算法不仅适用于线性回归，还能应用于其他机器学习问题。掌握梯度下降后，我们可以将其应用于不同的学习环境中，包括线性回归。在梯度下降法中，我们首先定义了代价函数，并通过梯度下降算法不断迭代，直至找到局部最小值。

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