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深度学习所需的基础理论

课程作者:九品夹

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讲师介绍

课程详情

课程类别:深度学习
课程形式:视频 + 习题
学习时长:12学时
学习人次:37143
面向人群:有大学数学基础
课程简介:生动讲述深度学习背后的理论,让听起来熟悉又陌生的词汇不再是黑盒。本课程着重关注算法、原理的讲解,使学习者真正获得直观的感性理解。

课节列表

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课程评论

最受欢迎的评论
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19
#5

谢谢大家的支持,我是坐着九品夹,欢迎大家多提意见多提问题!我们一起进步!

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#2
Madoka1年前

高屋建瓴,既深且透,入门者的好向导,老司机的新视角。强烈资磁!

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11
#27

很好的课程!之前上过一些国外的公开课,但在理论方面一直是一脸懵逼的,实践时也只能调包+无脑调参😂,效果不好。本课程中文讲解下对于理论的理解清晰、深刻很多,课程也比较系统、直观。相信学完以后能够以更高的视角看待机器学习。希望网站能改进一下播放器控件,增加一些例如播放速度调整等功能。

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7
#22
补魂匠1年前

从一个考过研的人来看,很出彩的一点就是对于概念的阐述,大学学习和自学中通过刷题掌握了很多计算方法,唯独对于概念没有清晰的把握,X到底什么才算随机变量,极大似然估计在求解方差的应用等,这些在当时的学习中确实没有理解到,九老师讲的很透彻。

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7
#1

讲的真是很透彻,多谢了,希望以后继续出

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7
#1

讲的真是很透彻,多谢了,希望以后继续出

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#2
Madoka1年前

高屋建瓴,既深且透,入门者的好向导,老司机的新视角。强烈资磁!

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4
#3
刘易杰1年前

很棒的课程!被Andrew Ng拍懵逼的人,又被九品夹救回来了。

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#4
aioo1年前

用几何的方式来讲解数学公式,通俗易懂

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#5

谢谢大家的支持,我是坐着九品夹,欢迎大家多提意见多提问题!我们一起进步!

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#6

支持大大!!

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#7

我想知道学时是怎么计算来的..我正在学第2章,第二章就有240分钟,12学时不也就600分钟吗?

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#8
slf1年前

对于一个英语渣来说,还是中文的听着习惯。

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#9
slf1年前

机器学习的统计学基础上 第一小节 重要概念的方差那里平方的位置错了

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#10

谢谢提醒,我最近几天不在国内,不方便查看课程视频,过两天我会统一整理更正。再次感谢!

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#11

不错的课程,之前自己有先看过course上吴恩达的课程,但是微积分与概率统计丢太久了,看起来很吃力,课程上有详细解说,作为入门 比较不错

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3
#12
castle1年前

对于数学的解释和论证很适合初学者,有拾起数学书再好好看看的动力了

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2
#13
cesar1年前

讲解的非常透彻,通过可视化的理论来推导,但是在后验分布那里就看不了了。然后,每次全屏的时候,进度条和一个挂件会重叠,感觉很难受,希望能够改进一下。

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#14

一定改一定改,感谢支持

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#15

1.此课程更注重本质,如能够完整的上下来,自己的姿势应该会有一个质的飞跃 2.讲解很形象化 3.可以在后面增加一些练习题,目前的练习题都较简单,如是再加上高质量的练习题,自己的数学基础则更加牢固。

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#16

请问学时是怎样计算的

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#17
神奇1年前

根据课程内容,机器学习中的方差和偏差反映的是多个模型之间的关系。因此我们只有进行多次模型采样、得到了多个模型,才可以讨论方差和偏差的问题了。

如果只进行了一次训练(即进行了一次模型采样)之后,判断模型出了过拟合现象,据此认为出现了高方差问题。这种想法就是错的了,对吗?

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#18
延年1年前

你说的没错,所以才需要进行交叉验证,只有进行了交叉验证,才能充分说明一个模型是否过拟合。但是实际操作中,人们通常为了图省事,只跑一遍模型也可以根据经验推测出模型是否出了问题。

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#20
延年1年前

自我感觉因为底子偏弱,也是为数不多能把课程每一秒都看的非常细的人。课程内容很适合我这样高不成低不就的人,也是这门课程让我能从数学角度去重新认识机器学习,看的还是很慢,也有及时的记录笔记,希望未来有机会可以看到更多像如此优秀的课程去学习

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