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伯克利CS189机器学习全面指南:深度解析与资源分享
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更新于2024-07-07
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"《伯克利机器学习全面指南》是一份详尽的教学资源,由加州大学伯克利分校的计算机科学与电气工程系的CS189机器学习课程的助教Soroush Nasiriany、Garrett Thomas在2017年秋季学期共同编撰。这份文档旨在向学生和公众传授机器学习的基础知识,同时也鼓励其他大学的学生关注并参与到伯克利的机器学习课程中来。 该指南的创作起源于两位助教对分享专业知识的热情,他们得到了William Wang和Alex Yang的协助。作者们对Anant Sahai教授、Stella Yu教授以及Jennifer Listgarten教授的讲座表示敬意,因为他们的课程对本书有着深远的影响。此外,他们还特别提到了Professor Jonathan Shewchuk的机器学习笔记,从中获得了不少灵感。 《全面机器学习指南》涵盖了广泛的机器学习概念,包括但不限于监督学习、无监督学习、强化学习、神经网络、深度学习等核心主题。它不仅包含了理论讲解,还包括实际案例分析和实践项目的指导,有助于读者理解和掌握机器学习的基本原理和应用技巧。最新版本可以在cs189.org或snasiriany.me/cs189网站上获取,同时欢迎读者报告错误,并在有需要时联系作者进行重新分发。 对于想要深入学习机器学习的读者来说,这是一份极具价值的学习资料,无论是对初学者还是进阶者,都能从中找到适合自己的内容。通过阅读和实践这份指南,读者可以提升自己的编程技能,理解机器学习在当今科技领域的关键作用,并为未来在这个领域的研究和职业发展打下坚实基础。"
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