吴恩达在斯坦福开设的机器学习课 CS229,是很多人最初入门机器学习的课,历史悠久,而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课,结果一不小心从斯坦福火遍全球,而后来的事情大家都知道了。

首先附上 CS229 的课程主页:

http://cs229.stanford.edu/

该课程对机器学习和统计模式识别进行了广泛的介绍。主题包括:监督学习(生成/鉴别学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机);无监督学习(聚类、降维、核方法);学习理论(偏差/方差权衡;VC理论;宽间隔);强化学习和自适应控制。本课程还将讨论机器学习的最新应用,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。

红色石头给大家总结整理了关于 CS229 非常精炼的几张知识点速查表,包含 中文版本 !我们一起来看一下!

1. 监督式学习

图0:吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表

2. 非监督式学习

图1:吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表

3. 深度学习

图2:吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表

4. 技巧和窍门

图3:吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表

5. 概率与统计

图4:吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表

6. 线性代数和微积分

图5:吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表

完整资源

1. 网站

这份给力的资源贡献者是一名斯坦福的毕业生 Shervine Amidi。作者关于 CS229 整理了一份超级详细的资源网站,网址为:

https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/

图6:吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表

其中,每部分都对上述几张速查表进行详细的原理介绍和解释。

2. GitHub

除了在线网站之外,所有的速查表 pdf 文件都放在了作者的 GitHub 上。目前该项目已收获 6000+ stars 了。项目地址:

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

值得一提的是,该项目中所有的速查表都配备了英文版、中文版等 5 中语言版本。可以说作者真的是很用心了。

图7:吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表

本文开始所列举的机器学习速查表均来自该 GitHub 项目。

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