斯坦福大学机器学习,AI范畴的柱石

AI 2024-12-23 3

斯坦福大学的机器学习课程十分闻名，以下是关于斯坦福大学机器学习课程、教授和研讨的一些具体信息：

课程介绍斯坦福大学的机器学习课程一般被称为CS229，是一门广受欢迎的课程。该课程由吴恩达教授主讲，供给了对机器学习和计算模式辨认的广泛介绍。课程内容包含：监督学习：生成/判别学习、参数化/非参数化学习、神经网络、支撑向量机无监督学习：聚类、维度减缩、核办法学习理论：误差/方差权衡，有用主张强化学习和自适应操控最新使用：机器人操控、数据发掘、自主导航、生物信息学、语音辨认、文本和网页数据处理

该课程合适具有计算机科学基本原理和技术、编程才能、概率理论、多变量微积分和线性代数布景的学生。

课程资源 CS229 机器学习学习攻略：能够在知乎上找到具体的课程攻略。哔哩哔哩上的课程视频：吴恩达教授的《机器学习》课程视频，合计100讲。斯坦福工程在线课程：供给免费的CS229课程。 CSDN博客：有关于CS229课程的讲义和资源。

教授介绍吴恩达（Andrew Ng）：斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能试验室主任。他在机器学习和人工智能范畴有重要贡献，曾参加谷歌大脑项目和百度的人工智能小组。李飞飞：斯坦福大学首位红杉讲席教授，人工智能研讨院（HAI）院长，她在计算机视觉和机器学习范畴有明显成果。

研讨方向斯坦福大学在机器学习范畴的研讨包含多个方面，包含大规模稀少模型学习、机器学习和数据发掘等。

经过这些资源，你能够深化了解斯坦福大学的机器学习课程和相关的教授与研讨。假如你对机器学习有稠密的爱好，这些课程和资源将是十分名贵的学习材料。

深化探究斯坦福大学机器学习课程：AI范畴的柱石

一、课程布景与概述

斯坦福大学机器学习课程由闻名教授Andrew Ng（吴恩达）主讲，自2008年起，该课程已成为全球范围内最受欢迎的在线课程之一。课程内容包含了机器学习的基础常识，包含线性回归、逻辑回归、神经网络、支撑向量机和无监督学习等。此外，课程还触及一些高档主题，如误差-方差权衡、正则化、特征工程和模型挑选等。