Acerca de este Curso

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36%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

35%

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Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Logistic RegressionArtificial Neural NetworkMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine Learning

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ofrecido por

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Universidad de Stanford

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up97%(1,284,717 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Introduction

2 horas para completar
5 videos (Total 42 minutos), 9 lecturas, 1 cuestionario
5 videos
Welcome6m
What is Machine Learning?7m
Supervised Learning12m
Unsupervised Learning14m
9 lecturas
Machine Learning Honor Code8m
What is Machine Learning?5m
How to Use Discussion Forums4m
Supervised Learning4m
Unsupervised Learning3m
Who are Mentors?3m
Get to Know Your Classmates8m
Frequently Asked Questions11m
Lecture Slides20m
1 ejercicio de práctica
Introduction30m
2 horas para completar

Linear Regression with One Variable

2 horas para completar
7 videos (Total 70 minutos), 8 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
Cost Function8m
Cost Function - Intuition I11m
Cost Function - Intuition II8m
Gradient Descent11m
Gradient Descent Intuition11m
Gradient Descent For Linear Regression10m
8 lecturas
Model Representation3m
Cost Function3m
Cost Function - Intuition I4m
Cost Function - Intuition II3m
Gradient Descent3m
Gradient Descent Intuition3m
Gradient Descent For Linear Regression6m
Lecture Slides20m
1 ejercicio de práctica
Linear Regression with One Variable30m
2 horas para completar

Linear Algebra Review

2 horas para completar
6 videos (Total 61 minutos), 7 lecturas, 1 cuestionario
6 videos
Addition and Scalar Multiplication6m
Matrix Vector Multiplication13m
Matrix Matrix Multiplication11m
Matrix Multiplication Properties9m
Inverse and Transpose11m
7 lecturas
Matrices and Vectors2m
Addition and Scalar Multiplication3m
Matrix Vector Multiplication2m
Matrix Matrix Multiplication2m
Matrix Multiplication Properties2m
Inverse and Transpose3m
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Linear Algebra30m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Linear Regression with Multiple Variables

3 horas para completar
8 videos (Total 65 minutos), 16 lecturas, 1 cuestionario
8 videos
Gradient Descent for Multiple Variables5m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling8m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate8m
Features and Polynomial Regression7m
Normal Equation16m
Normal Equation Noninvertibility5m
Working on and Submitting Programming Assignments3m
16 lecturas
Setting Up Your Programming Assignment Environment8m
Access to MATLAB Online and the Exercise Files for MATLAB Users3m
Installing Octave on Windows3m
Installing Octave on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks and Later)10m
Installing Octave on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)3m
Installing Octave on GNU/Linux7m
More Octave/MATLAB resources10m
Multiple Features3m
Gradient Descent For Multiple Variables2m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling3m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4m
Features and Polynomial Regression3m
Normal Equation3m
Normal Equation Noninvertibility2m
Programming tips from Mentors10m
Lecture Slides20m
1 ejercicio de práctica
Linear Regression with Multiple Variables30m
5 horas para completar

Octave/Matlab Tutorial

5 horas para completar
6 videos (Total 80 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
6 videos
Moving Data Around16m
Computing on Data13m
Plotting Data9m
Control Statements: for, while, if statement12m
Vectorization13m
1 lectura
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Octave/Matlab Tutorial30m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Logistic Regression

2 horas para completar
7 videos (Total 71 minutos), 8 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
Hypothesis Representation7m
Decision Boundary14m
Cost Function10m
Simplified Cost Function and Gradient Descent10m
Advanced Optimization14m
Multiclass Classification: One-vs-all6m
8 lecturas
Classification2m
Hypothesis Representation3m
Decision Boundary3m
Cost Function3m
Simplified Cost Function and Gradient Descent3m
Advanced Optimization3m
Multiclass Classification: One-vs-all3m
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Logistic Regression30m
5 horas para completar

Regularization

5 horas para completar
4 videos (Total 39 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios
4 videos
Cost Function10m
Regularized Linear Regression10m
Regularized Logistic Regression8m
5 lecturas
The Problem of Overfitting3m
Cost Function3m
Regularized Linear Regression3m
Regularized Logistic Regression3m
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Regularization30m
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Neural Networks: Representation

5 horas para completar
7 videos (Total 63 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios
7 videos
Neurons and the Brain7m
Model Representation I12m
Model Representation II11m
Examples and Intuitions I7m
Examples and Intuitions II10m
Multiclass Classification3m
6 lecturas
Model Representation I6m
Model Representation II6m
Examples and Intuitions I2m
Examples and Intuitions II3m
Multiclass Classification3m
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Neural Networks: Representation30m

Reseñas

Principales reseñas sobre APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

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Preguntas Frecuentes

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