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Stanford-CS229-CN

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CS229 课程介绍

Stanford 课程主页地址：http://cs229.stanford.edu/ 当前参考学期为：Autumn 2017

你可以在这里访问一个古老版本的中文字幕课程视频，来自网易公开课。
你也可以在YOUTUBE上搜索CS229获得最新的视频内容

本课程将介绍机器学习和统计模式识别。主题包括：监督学习（判别算法/生成学习，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;大间距）; 强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习的近期应用，如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别，文本和网络数据处理。

先决条件

学生有以下背景：

掌握基本的计算机科学原理和技能，水平足以写出一个合理的微不足道的计算机程序。
熟悉概率论（CS 109或STATS 116）
熟悉线性代数（Math 104，Math 113或CS 205中的任何一个应该是足够的）

其它的介绍内容请访问课程主页。

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