Machine Learning [Stanford University Online Course] [2011, ENG] torrent

Обучающие видео » Компьютерные видеоуроки и обучающие интерактивные DVD » Разное (Компьютерные видеоуроки)

Machine Learning [Stanford University Online Course] (10.10.2011 - 16.12.2011)

Год выпуска: 2011
Производитель: Stanford University (USA)
Сайт производителя: http://www.ml-class.org/
Автор: Professor Andrew Ng
Продолжительность: ~ 19 x 1 час
Тип раздаваемого материала: Видеоурок
Язык: Английский
Описание: Курс "Машинное Обучение" проводимый осенью 2011 года Стэнфордским Университетом (США, Калифорния).
Ведущий курса: Professor Andrew Ng
Курс состоит из 19 частей - видеоуроков, с последующими тестами и заданиями для выполнения (практической работой). В раздаче прилагаются все материалы курса, включая тесты, экзамены, программные упражнения (и ответы к ним).

Полный список курсов проводимых Стэнфордским университетом осенью 2011:
Artificial Intelligence [Stanford University Online Course] (10.10.2011 - 12.12.2011)
Machine Learning [Stanford University Online Course] (10.10.2011 - 16.12.2011)
Introduction to Databases [Stanford University Online Course] (10.10.2011 - 12.12.2011)

Cписок курсов проводимых Udacity в 2012:
CS 101: Building a Search Engine [Udacity Online Course] (20.02.2012 - 09.04.2012)
CS 373: Programming a Robotic Car [Udacity Online Course] (20.02.2012 - 09.04.2012)
[spoiler="Содержание"]
1. Introduction
2. Linear regression with one variable
3. (Optional) Linear algebra review
4. Linear regression with multiple variables
5. Octave tutorial
6. Logistic Regression
7. One-vs-all Classification
8. Regularization
9. Neural Networks
10. Backpropagation Algorithm
11. Practical advise for applying learning algorithms
12. How to develop and debug learning algorithms
13. Feature and model design, setting up experiments
14. Support Vector Machines (SVMs)
15. Survey of other algorithms: Naive Bayes, Decision Trees, Boosting
16. Unsupervised learning: Agglomerative clustering, k-Means, PCA
17. Combining unsupervised and supervised learning.
18. (Optional) Independent component analysis
19. Anomaly detection
20. Other applications: Recommender systems. Learning to rank
21. Large-scale/parallel machine learning and big data.
22. Machine learning design / practical methods
23. Team design of machine learning systems
[/spoiler]
Файлы примеров: отсутствуют
Формат видео: MP4
Видео: h264, 1000 x 562, 15 fps, 900-1200 kbps
Аудио: MP4A, 48000 Гц (stereo), 80-128 kbps
[spoiler="Скриншоты"]

[/spoiler]