【Stanford's CS 229】机器学习技巧和秘诀

2019-08-21 23:07:44 浏览数 (1)

前言

相信经常混Machine Learning各大学习圣地的朋友们多少有听说过斯坦福大学的CS229机器学习课程(Stanford's CS 229 Machine Learning course)的呢,今天在GitHub上看到一个项目,作者Afshine Amidi (Ecole Centrale Paris, MIT)总结了自己学习该课程的重要知识点,然后每个模块输出一张囊括重点的图表(有点像我们期末备考时候的考点梳理哈哈哈),大概看了一下,作者把机器学习知识点分成了:

Supervised Learning(监督学习)

Unsupervised Learning(无监督学习)

Deep Learning(深度学习)

Tips and tricks(技巧与秘诀)

Probabilities and Statistics(概率与统计)

Algebra and Calculus(线性代数和微积分)

正文——机器学习技巧与秘诀

作者

Afshine Amidi (Ecole Centrale Paris, MIT) 和 Shervine Amidi (Ecole Centrale Paris, Stanford University)

译者

Wang Hongnian, Xiaohu Zhu, Chaoying Xue

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