【中英双语】吴恩达机器学习①：监督学习·回归与分类

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合集 · 吴恩达公开课 (22)

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 欢迎学习机器学习
  2. P2 · [中文] 02 机器学习应用
  3. P3 · [中文] 03 什么是机器学习
  4. P4 · [中文] 04 监督学习（上）
  5. P5 · [中文] 05 监督学习（下）
  6. P6 · [中文] 06 无监督学习（上）
  7. P7 · [中文] 07 无监督学习（下）
  8. P8 · [中文] 08 Jupyter Notebooks
  9. P9 · [中文] 09 线性回归模型（上）
  10. P10 · [中文] 10 线性回归模型（下）
  11. P11 · [中文] 11 代价函数公式
  12. P12 · [中文] 12 代价函数直觉
  13. P13 · [中文] 13 可视化代价函数
  14. P14 · [中文] 14 可视化示例
  15. P15 · [中文] 15 梯度下降
  16. P16 · [中文] 16 实现梯度下降
  17. P17 · [中文] 17 梯度下降直觉
  18. P18 · [中文] 18 学习率
  19. P19 · [中文] 19 线性回归的梯度下降
  20. P20 · [中文] 20 运行梯度下降
  21. P21 · [中文] 21 多特征
  22. P22 · [中文] 22 向量化（上）
  23. P23 · [中文] 23 向量化（下）
  24. P24 · [中文] 24 多元线性回归的梯度下降
  25. P25 · [中文] 25 特征缩放（上）
  26. P26 · [中文] 26 特征缩放（下）
  27. P27 · [中文] 27 检查梯度下降是否收敛
  28. P28 · [中文] 28 选择学习率
  29. P29 · [中文] 29 特征工程
  30. P30 · [中文] 30 多项式回归
  31. P31 · [中文] 31 逻辑回归动机
  32. P32 · [中文] 32 逻辑回归
  33. P33 · [中文] 33 决策边界
  34. P34 · [中文] 34 逻辑回归代价函数
  35. P35 · [中文] 35 简化的逻辑回归代价函数
  36. P36 · [中文] 36 梯度下降实现
  37. P37 · [中文] 37 过拟合问题
  38. P38 · [中文] 38 应对过拟合
  39. P39 · [中文] 39 带正则化的代价函数
  40. P40 · [中文] 40 正则化线性回归
  41. P41 · [中文] 41 正则化逻辑回归
  42. P42 · [中文] 42 吴恩达×李飞飞：以人为中心的AI
  43. P43 · [英文] 01 Welcome to machine learning!
  44. P44 · [英文] 02 Applications of machine learning
  45. P45 · [英文] 03 What is machine learning?
  46. P46 · [英文] 04 Supervised learning part 1
  47. P47 · [英文] 05 Supervised learning part 2
  48. P48 · [英文] 06 Unsupervised learning part 1
  49. P49 · [英文] 07 Unsupervised learning part 2
  50. P50 · [英文] 08 Jupyter Notebooks
  51. P51 · [英文] 09 Linear regression model part 1
  52. P52 · [英文] 10 Linear regression model part 2
  53. P53 · [英文] 11 Cost function formula
  54. P54 · [英文] 12 Cost function intuition
  55. P55 · [英文] 13 Visualizing the cost function
  56. P56 · [英文] 14 Visualization examples
  57. P57 · [英文] 15 Gradient descent
  58. P58 · [英文] 16 Implementing gradient descent
  59. P59 · [英文] 17 Gradient descent intuition
  60. P60 · [英文] 18 Learning rate
  61. P61 · [英文] 19 Gradient descent for linear regression
  62. P62 · [英文] 20 Running gradient descent
  63. P63 · [英文] 21 Multiple features
  64. P64 · [英文] 22 Vectorization part 1
  65. P65 · [英文] 23 Vectorization part 2
  66. P66 · [英文] 24 Gradient descent for multiple linear regression
  67. P67 · [英文] 25 Feature scaling part 1
  68. P68 · [英文] 26 Feature scaling part 2
  69. P69 · [英文] 27 Checking gradient descent for convergence
  70. P70 · [英文] 28 Choosing the learning rate
  71. P71 · [英文] 29 Feature engineering
  72. P72 · [英文] 30 Polynomial regression
  73. P73 · [英文] 31 Motivations
  74. P74 · [英文] 32 Logistic regression
  75. P75 · [英文] 33 Decision boundary
  76. P76 · [英文] 34 Cost function for logistic regression
  77. P77 · [英文] 35 Simplified Cost Function for Logistic Regression
  78. P78 · [英文] 36 Gradient Descent Implementation
  79. P79 · [英文] 37 The problem of overfitting
  80. P80 · [英文] 38 Addressing overfitting
  81. P81 · [英文] 39 Cost function with regularization
  82. P82 · [英文] 40 Regularized linear regression
  83. P83 · [英文] 41 Regularized logistic regression
  84. P84 · [英文] 42 Andrew Ng and Fei-Fei Li on Human-Centered AI
Description 
吴恩达 Machine Learning Specialization ①《监督学习：回归与分类》完整课｜中英双语可切换

📌 本期看点
· 监督学习入门：回归与分类到底解决什么问题
· 线性回归：代价函数、梯度下降、学习率与向量化
· 多元回归：特征缩放、特征工程与多项式回归
· 逻辑回归：决策边界、过拟合与正则化

🧭 观看指南
共 42 讲。P1–P42 为中文配音版，P43–P84 为英文原声版，可按需切换。

🎯 适合人群
零基础转码自学、计算机新生，以及想系统补机器学习地基的工程师。

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