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StanfordCS229机器学习/README.md

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+课号：[Stanford CS229](http://cs229.stanford.edu/)
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+教授：[Andrew NG 吴恩达](https://www.linkedin.com/in/andrewyng/)
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+评论贡献者：[Jinming Hu](https://conanhujinming.github.io/)
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+- [x] Videos，[Youtube](https://www.youtube.com/watch?v=jGwO_UgTS7I&list=PLoROMvodv4rMiGQp3WXShtMGgzqpfVfbU), [B站](https://search.bilibili.com/all?keyword=cs229&from_source=webtop_search&spm_id_from=333.851)
+- [x] [Slides & Notes](http://cs229.stanford.edu/syllabus-spring2021.html)
+- [x] [Assignment x 4 (2010 版本)](https://see.stanford.edu/Course/CS229)
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+## 课程信息
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+机器学习。介绍了机器学习的基本概念，统计机器学习的经典算法（包括监督与无监督学习），深度学习的简要介绍，和强化学习。
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+## 适合人群
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+个人认为适合作为机器学习的第二门课程。第一门课程更推荐Coursera上吴恩达的课程。当然，要学习机器学习，数学基础（高数、线代、概率论与统计）和编程基础（计算机导论和数据结构与算法）是不能缺少的。
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+## 课程评价
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+吴恩达的讲课还是非常清晰的。这门课程的一大亮点是Notes非常得清晰和完善，而最大的弱点则是没有编程作业。四次作业基本都是概念与数学推导，有些推导难度还挺大的。但是我个人特别看重编程，即使是学机器学习，我也认为写代码是不可缺少的，而这门课则没有这样的作业公开出来，非常可惜。所以我更推荐浙江大学计算机学院的《机器学习》课程，那门课程有较丰富的编程作业XD
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+视个人基础，大概需要150到200小时左右的学习时间。
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+## 需要注意的坑点
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+这门课也打磨多年了，基本上想不到什么坑点。而且没有编程作业，想坑都没地方坑......
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+## 非官方资料推荐
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+- 暂无
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+## 后续课程推荐
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+- [Stanford CS231N](https://conanhujinming.github.io/comments-for-awesome-courses/StanfordCS231N%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.html)：可以说是入门深度学习最好的课程之一了。
+- [Stanford CS224n](http://web.stanford.edu/class/cs224n/)：入门深度学习做NLP的最好课程之一。
+- [Berkeley CS285](http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/)：深度强化学习。