如何正確的學習Coursera上Andrew Ng的機器學習課程?

時間 2021-05-11 13:01:55

1樓:Tony ZHOU

andrew的每次dont worry about it 都讓我很感動。課程方面難易適度。作業一定要做。

我搞錯了,我學的是deep learning

2樓:星辰旋風

我也正在學習這門課程,這門課確實是入門級別的。然而我大學就沒學好數學,又工作了兩年,線代和微積分早忘光了,英語也是差得一塌糊塗,同時最近還飽受耳鳴的困擾讓我很難集中精神。鑑於以上種種問題,我的學習過程也是挺痛苦的。

但是在逐漸學習的過程中,戰勝各種困難,並取得戰利品(知識)的成就感也是無與倫比的。

堅持聽完課做課後練習是非常必要的。

3樓:曹澤

其實可以嘗試一下華盛頓大學的machine learning,在Coursera上找的到。

p.s 聽聽兩位大牛教授在課上拌嘴蠻好玩的(逃)

利益相關:華大學生233

4樓:Darcy

已經把這個課程學完了,而且所有的練習都做了。

總體感覺這門課講的淺顯易懂,把那些比較複雜的數學推導都跳過了,是非常不錯的入門教程,但是如果想經過這門課馬上就入門機器學習是不可能的。這門課應該是算是以科普為主吧!

如果有刷這門課練習碰到問題的,可以參考下我之前上傳的答案,所有的題目都做好了。

5樓:

公開課推薦:

Statistical Learning (Stanford Online), Elements of Statitistical Learning 兩位作者開的課

Artificial Intelligence (MIT Opencourseware )

CS 229 Notes (Andrew Ng)CMU 10-601(Tom Mitchell)

6樓:SinyiYe

正在跟這門課,本科沒有系統地學過統計,只學過統計物理和線性代數。可能因為是入門課,數學講得不深,但該點到的都講得很清楚。感覺這門課最耗時的是程式設計作業,每週差不多都要花乙個下午,可能和之前沒學過Matlab有關吧。

每堂課的quiz題出的很好,完全是考理解。程式設計作業也是滿滿的乾貨,準備上完後再刷一遍~ 這門課只給了乙個basic introduction,之後想從事machine learning的話可以用它來培養下興趣,但是離實戰還很遠。

7樓:華召音

對於計算機系的來說,NG的做為啟蒙,然後,就可以拿著《機器學習實戰》,開始用pyhton這把錘子,先做東西去了,為啥?因為python裡有很多機器學習的庫,做為計算機的,可以先做東西,呼叫庫,做個東西出來,舉個簡單的栗子:以前開車的人很多是要懂修車的,現在開車的人有多少懂修車,當然,如果你懂修車更好,更好的方法是,先對機器學習有乙個直觀的認識,然後,常用的演算法先有個印象,然後,再研究某一類問題時,知道要選哪一種演算法 ,先知道呼叫哪些機器庫,在熟悉後,然後再去研究別人的原始碼,看看別人是怎麼實現的,看不懂,再去補充演算法的原理及相關的數學知識,不然,很有可能是入寶山而空手而回,很多人第一次吃自助餐,幾個大雞腿和豬蹄膀就把自己給塞飽了,而這兩個恰恰經常是自助餐裡最便宜的,你心裡沒有乙個菜譜,怎麼知道哪些東西最好吃呢?

8樓:乎乙

幾點小建議:

1.請不要看中文字幕,聽不懂可以開英文,這樣對於之後不管是做作業也好,查資料也好,ML的內容很多都是英文的解釋,要給自己這樣的英文閱讀習慣而不是中翻英英翻中的習慣(曾經因為中文的語句理解強行翻譯導致對於英文概念的理解出錯的路過)

2.請善於Matlab這個工具,個人認為ML不是為了學習程式設計而存在的,是更高階的,結合資料統計和演算法知識的綜合應用,程式設計是基礎(務必掌握,掌握也不容易,掩面)

3.Ng老師講的挺通俗的,更多的閱讀和資料查閱需要自己去做,因為融會貫通更多得靠自己,多去質疑,然後找資料回答自己的質疑。

9樓:

看CS229吧。能翻牆就油管看,不行就網易公開課,那才是andrew的機器學習該有的樣子。配合課程主頁上的handout一起看效果更好。

10樓:

還是老調重彈

英語不好很難學好這些東西,說實話國內的技術blog基本都不能看,和國外的教程比簡直天差地別

當然你就想隨便學學就無所謂了,買本機器學習實戰什麼的跟著寫寫就行了

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