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47 个资源

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

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

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

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

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

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

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

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

Stanford CS234

Stanford CS234：Reinforcement Learning（2026 冬）

理解强化学习问题、价值估计与策略学习。

大学课程

免费

StanfordCS234

强化学习价值函数与策略优化

CMU 10-703

CMU 10-703：Deep Reinforcement Learning（2026 秋）

学习用强化学习与模仿方法构建能感知和行动的智能体。

大学课程

免费有使用限制

CMU10-703

强化学习模仿学习

CMU Deep Learning Systems

Deep Learning Systems：Algorithms and Implementation（2026 秋）

从算法与实现两方面学习深度学习系统。

大学课程

免费

CMUDeep Learning Systems

AI 系统与效率加速器与算子优化

Stanford CS231n

Stanford CS231n：Deep Learning for Computer Vision（2026 春）

通过视觉任务学习神经网络、表征与训练方法。

大学课程

免费有使用限制

StanfordCS231n

计算机视觉图像分类

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