CS 229 机器学习速查表7 张 PDF 速查表从 clone 到上手 10 分钟【免费下载链接】stanford-cs-229-machine-learningVIP cheatsheets for Stanfords CS 229 Machine Learning项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stanford-cs-229-machine-learning斯坦福 CS 229 机器学习速查手册stanford-cs-229-machine-learning把整门课的核心知识点浓缩成 7 份 PDF 速查表4 张主题表监督、无监督、深度学习、实战技巧 2 本数学复习手册外加一份合集版。它是给备考机器学习、或没时间通读全部教材、只想直接翻公式的人准备的复习材料。 什么时候打开这套 CS 229 速查表备考前 1–2 周机器学习期末考或考研复试前按考试范围打开对应速查表逐条过公式比重读上百页教材快得多也省去了整理笔记的时间。动手实现模型前数学手感生疏时先翻一遍概率统计与线性代数复习手册把课程前置知识捡回来再看模型推导就不会卡在符号上。按考点找表5 份机器学习速查表 PDF 各讲什么监督学习速查表它是什么把有标签数据训练模型即带答案学习的核心算法压缩成一页覆盖线性回归、逻辑回归、分类、正则化等模型的目标函数与常见判断适合需要回答这个数据该上什么模型的人见监督学习速查表。无监督学习速查表它是什么聚类与降维技术的速查页覆盖 k-means、PCA降维减少变量个数同时尽量保留有用信息等方法的适用条件适合要解释什么时候该做降维的人见无监督学习速查表。深度学习速查表它是什么按网络结构组织的神经网络速查页覆盖激活函数、反向传播、卷积网络等概念与关键公式适合刚进入深度学习、或考前需要过一遍神经网络框架的人见深度学习速查表。机器学习技巧与诀窍它是什么整理实战经验而非理论的速查页覆盖数据预处理、特征工程、调参时的操作性判断适合理论已学完、马上要上手实现项目的人见技巧与诀窍速查表。数学复习手册概率统计 线性代数微积分它是什么两本针对课程前置知识的复习手册概率和统计讲随机变量、分布与常见推断结论代数和微积分讲矩阵运算与多元求导适合能听懂课但数学已经生疏的人。如果不想一次开 7 个文件英文目录en/与繁体中文目录 zh-tw/里各有 super-cheatsheet-machine-learning.pdf把上述内容合订成一份注意简体中文目录 zh/目前未包含这份合集。 克隆仓库后先打开哪个目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stanford-cs-229-machine-learning仓库顶层按语言分目录en/英文、zh/(简体中文)、zh-tw/(繁体中文)另有 ar/、es/、fa/、fr/、pt/、tr/、vi/ 等语言版本。每个目录内部结构一致4 份主题速查表 2 份复习手册按需直接打开 PDF。最短路径示例中文读者备考进入zh/直接打开监督学习速查表与技巧速查表想要合集版打开en/super-cheatsheet-machine-learning.pdf。 3 条让速查表更好用的建议只打印最常翻的 2 张考前打开频率最高的是监督学习表与数学复习手册打印贴在桌边即可其余文件用平板或浏览器翻省纸也省时间。先查符号再读推导速查表只给结论公式、不含推导过程遇到看不懂的符号回对应的数学复习手册查定义比当场猜含义快得多。配课后习题验证过完一遍表后做两道经典题能独立复现的公式才是真正掌握复习手册可以当作符号词典随查随用。从 7 个 PDF 到完整知识框架stanford-cs-229-machine-learning 的价值在于把一整门机器学习课程浓缩成可打印、可随身携带的速查材料一轮考前复习翻完它就够了。克隆仓库后挑一个顺手的语言目录即可开始使用。【免费下载链接】stanford-cs-229-machine-learningVIP cheatsheets for Stanfords CS 229 Machine Learning项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/stanford-cs-229-machine-learning创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考