提起李宏毅老師，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的讀者朋友一定不會(huì)陌生。很多人選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)入門學(xué)習(xí)材料都是李宏毅老師的臺(tái)大公開課視頻?，F(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者有更完善的學(xué)習(xí)資料了。來(lái)自 Datawhale 的朋友整理、總結(jié)了李宏毅老師的機(jī)器學(xué)習(xí)視頻教程，添加了課程筆記，實(shí)現(xiàn)了課程內(nèi)容的完整復(fù)現(xiàn)。目前項(xiàng)目已完全開源，包括課程內(nèi)容和復(fù)現(xiàn)代碼，供大家使用。
目錄 1.李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2.《LeeML-Notes》李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)筆記 3.《LeeML-Notes》學(xué)習(xí)筆記框架 4.筆記內(nèi)容細(xì)節(jié)展示 a. 對(duì)梯度下降概念的解析 b. 為什么需要做特征縮放 c. 隱形馬爾科夫鏈的應(yīng)用 5.代碼呈現(xiàn) a. 回歸分析 b. 深度學(xué)習(xí) 6.作業(yè)展示 7.交流互動(dòng) 8.開源地址 9.配套視頻
1. 李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 李宏毅老師現(xiàn)任臺(tái)灣大學(xué)電氣工程助理教授，研究重點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。他有一系列公開的機(jī)器學(xué)習(xí)課程視頻，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是很多人入門的教材，人氣不輸吳恩達(dá)的 Coursera 機(jī)器學(xué)習(xí)課程。 
李宏毅老師的課程視頻包括多種監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，算法包括簡(jiǎn)單的線性回歸、logistic 回歸、支持向量機(jī)，乃至深度學(xué)習(xí)中的各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 
「梯度下降」課程中的 PPT 。對(duì)比了不同梯度下曲線的形狀。 
「詞嵌入」課程中的PPT。展示了語(yǔ)義相似詞語(yǔ)在詞嵌入后呈現(xiàn)出的聚集關(guān)系。 因?yàn)檎n程中干貨滿滿，李宏毅老師的課程視頻也被稱為中文世界中最好的機(jī)器學(xué)習(xí)視頻。李老師以幽默風(fēng)趣的上課風(fēng)格讓很多晦澀難懂的機(jī)器學(xué)習(xí)理論變得輕松易懂，他將理論知識(shí)與有趣的例子結(jié)合在課堂上展現(xiàn)，并且對(duì)深?yuàn)W的理論知識(shí)逐步推導(dǎo)，保證學(xué)習(xí)者能夠?qū)W習(xí)到問題的精髓所在。比如老師會(huì)經(jīng)常用寶可夢(mèng)來(lái)結(jié)合很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法。對(duì)于想入門機(jī)器學(xué)習(xí)又想看中文講解的人來(lái)說絕對(duì)是非常推薦的。 但是，考慮到很多機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者對(duì)于課程筆記的需求，我們不僅僅需要的是教學(xué)視頻。我們需要一份課程筆記，能夠引領(lǐng)學(xué)習(xí)者的思路，幫助引導(dǎo)他們進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域。因此，就誕生了這款《LeeML-Notes》李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)筆記。 2.《LeeML-Notes》李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)筆記 LeeML-Notes 是 Datawhale 開源組織自《機(jī)器學(xué)習(xí)南瓜書》后的又一開源學(xué)習(xí)項(xiàng)目，由團(tuán)隊(duì)成員王佳旭、金一鳴牽頭，8 名成員歷時(shí)半年精心打磨而成，實(shí)現(xiàn)了李宏毅老師機(jī)器學(xué)習(xí)課程內(nèi)容的 100% 復(fù)現(xiàn)，并且在此基礎(chǔ)上補(bǔ)充了有助于學(xué)習(xí)理解的相關(guān)資料和內(nèi)容，對(duì)重難點(diǎn)公式進(jìn)行了補(bǔ)充推導(dǎo)。期間，Datawhale 開源組織打造了《李宏毅老師機(jī)器學(xué)習(xí)》的組隊(duì)學(xué)習(xí)，在眾多學(xué)習(xí)者共同的努力下，對(duì)該內(nèi)容進(jìn)行了迭代和補(bǔ)充。下面，讓我們來(lái)詳細(xì)了解下工作詳情吧。 具體準(zhǔn)備工作： 2019 年 2 月--2019 年 4 月：筆記整理初級(jí)階段，視頻 100% 復(fù)現(xiàn) 2019 年 4 月--2019 年 6 月：網(wǎng)站搭建，對(duì)筆記內(nèi)容及排版迭代優(yōu)化 2019 年 5 月--2019 年 6 月：組隊(duì)學(xué)習(xí)《李宏毅機(jī)器學(xué)習(xí)》并對(duì)內(nèi)容進(jìn)行迭代完善 2019 年 7 月：最后內(nèi)容修正，正式推廣。
下圖為修訂記錄表： 
3.《LeeML-Notes》學(xué)習(xí)筆記框架 3.a 亮點(diǎn) 這份學(xué)習(xí)筆記具有以下優(yōu)點(diǎn)：- 完全將李宏毅老師的講課內(nèi)容轉(zhuǎn)為文字，方便學(xué)習(xí)者查閱參考。
- 不僅保留了 PPT 的內(nèi)容，還根據(jù)課程內(nèi)容補(bǔ)充了一些知識(shí)點(diǎn)。
內(nèi)容在整體框架上與李宏毅老師的機(jī)器學(xué)習(xí)課程保持一致，主要由監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)中的結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)構(gòu)成。建議學(xué)習(xí)過程中將李宏毅老師的視頻和這份資料搭配使用，效果極佳。筆記也和課程視頻完全同步。- P2 為什么要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)
- P9 作業(yè) 1-PM2.5 預(yù)測(cè)
- P13 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
- P20 Tensorflow 實(shí)現(xiàn) Fizz Buzz
- P21 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- P24 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性降維
- P25 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-詞嵌入
- P26 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-領(lǐng)域嵌入
- P27 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-深度自編碼器
- P28 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-深度生成模型 I
- P29 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-深度生成模型 II
- P32 結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)-介紹
- P33 結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)-線性模型
- P34 結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)-結(jié)構(gòu)化支持向量機(jī)
- P35 結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)-序列標(biāo)簽
- P36 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) I
- P37 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) II
- P39 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)淺析
- P40 機(jī)器學(xué)習(xí)的下一步
4. 筆記內(nèi)容細(xì)節(jié)展示在筆記中重新整理PPT內(nèi)容，并增加了一些注釋。不對(duì)視頻語(yǔ)音直接轉(zhuǎn)文字，而是根據(jù)內(nèi)容整理成知識(shí)點(diǎn)，方便讀者理解閱讀。對(duì)特征縮放的PPT進(jìn)行整理記錄。隱形馬爾科夫鏈在語(yǔ)言模型中的應(yīng)用。4.d 利用貼近學(xué)生的例題解釋知識(shí)點(diǎn)用算法對(duì)精靈寶可夢(mèng)（神奇寶貝）進(jìn)行分類。代碼在李宏毅老師提供代碼的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化，在 python3 上全部調(diào)試通過。Keras 的基礎(chǔ)模型構(gòu)建代碼。對(duì)筆記課程的作業(yè)進(jìn)行了講解與解讀，并且總結(jié)了一些需要注意的點(diǎn)，同樣在 python3 上調(diào)試通過。目錄中每一節(jié)最后都設(shè)置了交流互動(dòng)區(qū)供大家總結(jié)學(xué)習(xí)內(nèi)容、提出自己的疑問和廣大學(xué)習(xí)者互動(dòng)，可以使用 GitHub 登錄，方便讀者們交流。- 8.開源地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes
- 9. 配套視頻：https://www.bilibili.com/video/av59538266
- 成員：黑桃、李威、 排骨、追風(fēng)者、Summer、楊冰楠
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