全球名校AI课程库（4）| Stanford斯坦福 · 机器学习课程『Machine Learning』

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课程介绍

斯坦福 CS229 机器学习课程由吴恩达教授和其他几位教授一起主讲，是机器学习领域里一门非常重要的课程。由于课程质量非常高，是许多人进入人工智能、机器学习领域的基石。

课程为机器学习和统计模式识别提供了广泛的介绍，主题包括监督学习（生成/歧视性学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机），无监督的学习（聚类、降低性降低、内核方法），学习理论（偏见/差异权衡、实践建议），强化学习和适应性控制。

该课程还将讨论机器学习的最新应用，例如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别以及文本和Web数据处理。

前置知识

课程学生应具有以下背景：

• 掌握计算机科学基本原理和技能，编程能力达到一个水平足以编写一个相对比较复杂的计算机程序 Python/Numpy 。
• 熟悉概率理论。
• 熟悉多变量微积分和线性代数。

课程速查表 | 【点击链接】

课程重点笔记 | 【点击板块】

板块编号	笔记链接
板块1	CS229 - 监督学习速查表（Supervised Learning）
板块2	CS229 - 无监督学习速查表（Unsupervised Learning）
板块3	CS229 - 深度学习速查表（Deep Learning）
板块4	CS229 - 机器学习技巧与经验（ML Tips and Tricks）
板块5	CS229 - 概率统计（Probabilities and Statistics Refresher）
板块6	CS229 - 线性代数与微积分（Linear Algebra and Calculus refresher）

课程资料 | 下载

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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：

• 📚 笔记（精简版本 & 详细版本）
• 📚 作业
• 📚 CS229知识速查表
• 📚 课程补充资料

课程视频 | B站

【双语字幕+资料下载】斯坦福CS229 | 机器学习-吴恩达主讲(2018·完整版)

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作者：ShowMeAI内容团队
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