吴恩达的 CS229，有人把它浓缩成 6 张中文速查表！

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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。

今天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

2. 非监督式学习

3. 深度学习

4. 技巧和窍门

5. 概率与统计

6. 线性代数和微积分

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/

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。

本文开始所列举的机器学习速查表均来自该 GitHub 项目。

资源下载

如果有读者想要直接获取以上 6 张中文速查表，可直接在本公众号后台回复：【CS229】获取！

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