吴恩达在斯坦福的机器学习课,是很多人最初入门机器学习的课,历史悠久,而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课,结果一不小心从斯坦福火遍全球,而后来的事情大家都知道了。
本课程主要介绍机器学习和统计模式识别相关的知识。内容主要包括:监督学习(生成/判别学习,参数/非参数学习,神经网络,支持向量机);无监督学习(聚类,维数规约,核方法);学习理论(偏差/方差权衡;VC理论;大边缘概率);强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习在一些领域的最新应用,如机器人控制,数据挖掘,自主导航,生物信息学,语音识别,文本和网络数据处理等。