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courseraのmachinelearning動画の解説や感想のリンク集

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courseraのmachinelearning動画の解説や感想のリンク集 [2017/06/03] – [CourseraのMachine Learning動画の解説や感想のリンク集] adash333courseraのmachinelearning動画の解説や感想のリンク集 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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-=====CourseraのMachine Learning動画の解説や感想のリンク集=====+=====CourseraのMachine Learning動画=====
 おそらく全世界で最も受講者数が多いであろう機械学習入門解説動画です。以下から、メールアドレスを登録するだけで、無料で視聴できます。英語ですが、日本語字幕があります。\\ おそらく全世界で最も受講者数が多いであろう機械学習入門解説動画です。以下から、メールアドレスを登録するだけで、無料で視聴できます。英語ですが、日本語字幕があります。\\
  
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 Stanford University\\ Stanford University\\
 https://www.coursera.org/learn/machine-learning https://www.coursera.org/learn/machine-learning
 +=====受講の方法=====
 +
 +無料です。\\
 +メールアドレス登録だけで受講できます。クレジットカードの登録も不要です。英語の動画ですが、ボランティアの方が日本語字幕をつけて下さっているので大丈夫です。
 +
 +楽しく受講できます。\\
 +課題がありますが、できなくても先に進むことができますし、課題の解説もいろいろなサイトに掲載されています。
  
 受講の方法は、以下のリンク先を参考にしてください。日本語字幕の出し方なども解説されています。 受講の方法は、以下のリンク先を参考にしてください。日本語字幕の出し方なども解説されています。
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 =====Windowsでの環境構築の方法===== =====Windowsでの環境構築の方法=====
 pythonではなく、octaveというプログラミング言語を使っています。 pythonではなく、octaveというプログラミング言語を使っています。
-すごく扱いやすい言語です。+すごく扱いやすい言語です。動画の内容を理解するためにも、ぜひともインストールしましょう。インストールはかんたんです。 
 + 
 +以下のページの、Windowsをクリックしてダウンロードしてから、ダブルクリックしたのち、画面に従って進めるだけで、GNU Octaveをインストールすることができます。2017年6月現在、GNU Octave 4.2.1となっています。 
 + 
 +https://www.gnu.org/software/octave/download.html 
  
-作成中 
 =====リンク集===== =====リンク集=====
  
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 Andrew Ng先生の機械学習講義を解説する勉強会資料を公開\\ Andrew Ng先生の機械学習講義を解説する勉強会資料を公開\\
 http://enterprisegeeks.hatenablog.com/entry/2016/01/04/081137 http://enterprisegeeks.hatenablog.com/entry/2016/01/04/081137
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 Courseraの機械学習コースのススメ 前編\\ Courseraの機械学習コースのススメ 前編\\
 http://qiita.com/mono0926/items/2c39649d24b2e515f4b5 http://qiita.com/mono0926/items/2c39649d24b2e515f4b5
  
-=====受講方法=====+Coursera Machine Learning課題をPythonで: ex1(線形回帰) 
 +nokomitch 
 +2016年08月31日に更新\\ 
 +http://qiita.com/nokomitch/items/a756e276cdb8c3f5035d
  
-無料です。 +courseraMachineLearning(日本語字幕って(1)(2)(Week1)(Week2) 
-メールアドレス登録だけで受講できます。クレジットカードの登録も不要です。 +2016/8/27\\ 
-英語の動画ですが、ボランティア方が日本語字幕をつけて下さってので大丈夫です。 +http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=9063 
-楽しく受講できます。 + 
-課題がありまが、できなくても先に進むことができまし、課題解説もいろいろなサトに掲載されています。+ 
 +---- 
 +前: 
 +<wrap hi> 
 +[[おすす機械学習入門書2017年版]] 
 +</wrap>\\ 
 +[[sidebar|目次]]\\ 
 +次: 
 +<wrap hi> 
 +[[機械学習スラドリンク集]] 
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courseraのmachinelearning動画の解説や感想のリンク集.1496449555.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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