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47 个资源

23:25

CMU 10-301/10-601

CMU 10-301/10-601：Introduction to Machine Learning（2026 秋）

结合讲授、作业和编程实验学习机器学习方法与算法。

大学课程

免费

CMU10-301

监督学习聚类与降维

23:25

Harvard CS1810

Harvard CS1810：Machine Learning（2026）

理解机器学习算法背后的数学、概率推理和决策方法。

大学课程

免费

HarvardCS1810

监督学习概率与随机变量

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University of Toronto CSC412/2506

University of Toronto CSC412/2506：Probabilistic Machine Learning（2025 冬）

学习图模型、精确与近似推断、采样及生成建模。

大学课程

免费有使用限制

TorontoCSC412

概率图模型生成模型

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Stanford CS129

Stanford CS129：Applied Machine Learning（2026 冬）

实现和应用机器学习算法，练习模型选择与改进。

大学课程

费用待核验有使用限制

StanfordCS129

23:25

Afshine Amidi、Shervine Amidi

CS229 监督学习简明指南（中文）

复习常见监督学习模型和公式；适合作为课程的辅助速查。

文章

免费

Amidi

23:25

Stanford CS229

Stanford CS229：Machine Learning（2018 秋）

学习监督学习、概率建模与机器学习算法的数学基础。

大学课程

免费

StanfordCS229

监督学习聚类与降维

23:25

DeepLearning.AI × Stanford Online（Coursera）

Machine Learning Specialization（Coursera）

通过三门课程学习基础机器学习概念和实践方法。

短课程

付费有使用限制

Deep Learning.AI

监督学习聚类与降维

23:25

UC Berkeley CS189/289A

UC Berkeley CS189/289A：Introduction to Machine Learning（2026 春）

系统学习机器学习模型、训练方法与数学基础。

大学课程

免费有使用限制

BerkeleyCS189

监督学习聚类与降维

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