【中英双语】吴恩达机器学习③：无监督·推荐系统·强化学习

Parts

1. P1 · [中文] 01 欢迎与导学
2. P2 · [中文] 02 什么是聚类
3. P3 · [中文] 03 K-means 直觉
4. P4 · [中文] 04 K-means 算法
5. P5 · [中文] 05 优化目标
6. P6 · [中文] 06 初始化 K-means
7. P7 · [中文] 07 如何选聚类数
8. P8 · [中文] 08 发现异常事件
9. P9 · [中文] 09 高斯分布
10. P10 · [中文] 10 异常检测算法
11. P11 · [中文] 11 开发与评估异常检测系统
12. P12 · [中文] 12 异常检测 vs 监督学习
13. P13 · [中文] 13 选特征
14. P14 · [中文] 14 多元高斯分布（选修）
15. P15 · [中文] 15 用多元高斯做异常检测（选修）
16. P16 · [中文] 16 预测电影评分
17. P17 · [中文] 17 推荐系统示例
18. P18 · [中文] 18 基于内容的过滤
19. P19 · [中文] 19 协同过滤
20. P20 · [中文] 20 协同过滤算法
21. P21 · [中文] 21 二值标签推荐：收藏/点赞
22. P22 · [中文] 22 均值归一化
23. P23 · [中文] 23 TensorFlow 实现
24. P24 · [中文] 24 找相似物品
25. P25 · [中文] 25 协同过滤 vs 基于内容
26. P26 · [中文] 26 强化学习是什么
27. P27 · [中文] 27 火星车示例
28. P28 · [中文] 28 回报函数
29. P29 · [中文] 29 策略：在状态下选动作
30. P30 · [中文] 30 状态-动作价值函数
31. P31 · [中文] 31 贝尔曼方程
32. P32 · [中文] 32 随机环境（选修）
33. P33 · [中文] 33 连续状态的例子
34. P34 · [中文] 34 月球着陆器
35. P35 · [中文] 35 用神经网络学习状态-动作价值函数
36. P36 · [中文] 36 算法 refinement：改进神经网络
37. P37 · [中文] 37 Softmax
38. P38 · [中文] 38 状态与动作的细节
39. P39 · [中文] 39 应用强化学习
40. P40 · [中文] 40 总结：无监督学习
41. P41 · [中文] 41 总结：强化学习
42. P42 · [中文] 42 总结：整门机器学习专项
43. P43 · [中文] 43 可选：批量梯度下降复习
44. P44 · [中文] 44 强化学习现状
45. P45 · [中文] 45 总结与致谢
46. P46 · [中文] 46 对谈：Ng 与 Chelsea Finn 谈 AI 与机器人
47. P47 · [英文] 01 Welcome!
48. P48 · [英文] 02 What is clustering?
49. P49 · [英文] 03 K-means intuition
50. P50 · [英文] 04 K-means algorithm
51. P51 · [英文] 05 Optimization objective
52. P52 · [英文] 06 Initializing K-means
53. P53 · [英文] 07 Choosing the number of clusters
54. P54 · [英文] 08 Finding unusual events
55. P55 · [英文] 09 Gaussian (normal) distribution
56. P56 · [英文] 10 Anomaly detection algorithm
57. P57 · [英文] 11 Developing and evaluating an anomaly
58. P58 · [英文] 12 Anomaly detection vs. supervised lea
59. P59 · [英文] 13 Choosing what features to use
60. P60 · [英文] 14 Making recommendations
61. P61 · [英文] 15 Using per-item features
62. P62 · [英文] 16 Collaborative filtering algorithm
63. P63 · [英文] 17 Binary labels: favs, likes and click
64. P64 · [英文] 18 Mean normalization
65. P65 · [英文] 19 TensorFlow implementation of collabo
66. P66 · [英文] 20 Finding related items
67. P67 · [英文] 21 Collaborative filtering vs Content-b
68. P68 · [英文] 22 Deep learning for content-based filt
69. P69 · [英文] 23 Recommending from a large catalogue
70. P70 · [英文] 24 Ethical use of recommender systems
71. P71 · [英文] 25 TensorFlow implementation of content
72. P72 · [英文] 26 Reducing the number of features (opt
73. P73 · [英文] 27 PCA algorithm (optional)
74. P74 · [英文] 28 PCA in code (optional)
75. P75 · [英文] 29 What is Reinforcement Learning?
76. P76 · [英文] 30 Mars rover example
77. P77 · [英文] 31 The Return in reinforcement learning
78. P78 · [英文] 32 Making decisions: Policies in reinfo
79. P79 · [英文] 33 Review of key concepts
80. P80 · [英文] 34 State-action value function definiti
81. P81 · [英文] 35 State-action value function example
82. P82 · [英文] 36 Bellman Equation
83. P83 · [英文] 37 Random (stochastic) environment (Opt
84. P84 · [英文] 38 Example of continuous state space ap
85. P85 · [英文] 39 Lunar lander
86. P86 · [英文] 40 Learning the state-value function
87. P87 · [英文] 41 Algorithm refinement: Improved neura
88. P88 · [英文] 42 Algorithm refinement: ϵ-greedy polic
89. P89 · [英文] 43 Algorithm refinement: Mini-batch an
90. P90 · [英文] 44 The state of reinforcement learning
91. P91 · [英文] 45 Summary and thank you
92. P92 · [英文] 46 Andrew Ng and Chelsea Finn on AI and