이 강좌에 대하여

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귀하가 습득할 기술

Logistic RegressionArtificial Neural NetworkMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine Learning

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up97%(1,240,734개의 평가)Info
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1

완료하는 데 2시간 필요

Introduction

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 42분), 9 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
Welcome6m
What is Machine Learning?7m
Supervised Learning12m
Unsupervised Learning14m
9개의 읽기 자료
Machine Learning Honor Code8m
What is Machine Learning?5m
How to Use Discussion Forums4m
Supervised Learning4m
Unsupervised Learning3m
Who are Mentors?3m
Get to Know Your Classmates8m
Frequently Asked Questions11m
Lecture Slides20m
1개 연습문제
Introduction10m
완료하는 데 2시간 필요

Linear Regression with One Variable

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 70분), 8 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
Cost Function8m
Cost Function - Intuition I11m
Cost Function - Intuition II8m
Gradient Descent11m
Gradient Descent Intuition11m
Gradient Descent For Linear Regression10m
8개의 읽기 자료
Model Representation3m
Cost Function3m
Cost Function - Intuition I4m
Cost Function - Intuition II3m
Gradient Descent3m
Gradient Descent Intuition3m
Gradient Descent For Linear Regression6m
Lecture Slides20m
1개 연습문제
Linear Regression with One Variable10m
완료하는 데 2시간 필요

Linear Algebra Review

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 61분), 7 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
6개의 동영상
Addition and Scalar Multiplication6m
Matrix Vector Multiplication13m
Matrix Matrix Multiplication11m
Matrix Multiplication Properties9m
Inverse and Transpose11m
7개의 읽기 자료
Matrices and Vectors2m
Addition and Scalar Multiplication3m
Matrix Vector Multiplication2m
Matrix Matrix Multiplication2m
Matrix Multiplication Properties2m
Inverse and Transpose3m
Lecture Slides10m
1개 연습문제
Linear Algebra10m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Linear Regression with Multiple Variables

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 65분), 16 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
Gradient Descent for Multiple Variables5m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling8m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate8m
Features and Polynomial Regression7m
Normal Equation16m
Normal Equation Noninvertibility5m
Working on and Submitting Programming Assignments3m
16개의 읽기 자료
Setting Up Your Programming Assignment Environment8m
Access to MATLAB Online and the Exercise Files for MATLAB Users3m
Installing Octave on Windows3m
Installing Octave on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks and Later)10m
Installing Octave on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)3m
Installing Octave on GNU/Linux7m
More Octave/MATLAB resources10m
Multiple Features3m
Gradient Descent For Multiple Variables2m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling3m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4m
Features and Polynomial Regression3m
Normal Equation3m
Normal Equation Noninvertibility2m
Programming tips from Mentors10m
Lecture Slides20m
1개 연습문제
Linear Regression with Multiple Variables10m
완료하는 데 5시간 필요

Octave/Matlab Tutorial

완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 80분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
Moving Data Around16m
Computing on Data13m
Plotting Data9m
Control Statements: for, while, if statement12m
Vectorization13m
1개의 읽기 자료
Lecture Slides10m
1개 연습문제
Octave/Matlab Tutorial10m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Logistic Regression

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 71분), 8 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
Hypothesis Representation7m
Decision Boundary14m
Cost Function10m
Simplified Cost Function and Gradient Descent10m
Advanced Optimization14m
Multiclass Classification: One-vs-all6m
8개의 읽기 자료
Classification2m
Hypothesis Representation3m
Decision Boundary3m
Cost Function3m
Simplified Cost Function and Gradient Descent3m
Advanced Optimization3m
Multiclass Classification: One-vs-all3m
Lecture Slides10m
1개 연습문제
Logistic Regression10m
완료하는 데 4시간 필요

Regularization

완료하는 데 4시간 필요
4개 동영상 (총 39분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
Cost Function10m
Regularized Linear Regression10m
Regularized Logistic Regression8m
5개의 읽기 자료
The Problem of Overfitting3m
Cost Function3m
Regularized Linear Regression3m
Regularized Logistic Regression3m
Lecture Slides10m
1개 연습문제
Regularization10m
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Neural Networks: Representation

완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 63분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
7개의 동영상
Neurons and the Brain7m
Model Representation I12m
Model Representation II11m
Examples and Intuitions I7m
Examples and Intuitions II10m
Multiclass Classification3m
6개의 읽기 자료
Model Representation I6m
Model Representation II6m
Examples and Intuitions I2m
Examples and Intuitions II3m
Multiclass Classification3m
Lecture Slides10m
1개 연습문제
Neural Networks: Representation10m

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