【中英双语】首发斯坦福CS229机器学习 | 2026 年春季最新版本 | cs229最流畅中文版本

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    人工智能-大模型

Parts

  1. P1 · [中文] 01 导论
  2. P2 · [中文] 02 监督学习设定
  3. P3 · [中文] 03 加权最小二乘
  4. P4 · [中文] 04 指数族与GLM分类
  5. P5 · [中文] 05 高斯判别分析
  6. P6 · [中文] 06 数据集划分与ML建议
  7. P7 · [中文] 07 神经网络①架构
  8. P8 · [中文] 08 神经网络②反向传播
  9. P9 · [中文] 09 K-Means与GMM入门
  10. P10 · [中文] 10 GMM·EM与PCA
  11. P11 · [中文] 11 扩散模型
  12. P12 · [中文] 12 表示学习
  13. P13 · [中文] 13 大模型与下一词预测
  14. P14 · [中文] 14 Transformer与上下文学习
  15. P15 · [中文] 16 强化学习与策略梯度
  16. P16 · [中文] 18 GMM·EM与PCA（续）
  17. P17 · [中文] 20 GMM·EM与PCA（终讲）
  18. P18 · [英文] 01 Introduction
  19. P19 · [英文] 02 Supervised Learning Setup
  20. P20 · [英文] 03 Weighted Least Squares
  21. P21 · [英文] 04 Exponential Family & GLMs
  22. P22 · [英文] 05 Gaussian Discriminant Analysis
  23. P23 · [英文] 06 Dataset Split & ML Advice
  24. P24 · [英文] 07 Neural Networks 1 Architecture
  25. P25 · [英文] 08 Neural Networks 2 Backprop
  26. P26 · [英文] 09 K-Means and GMM non-EM
  27. P27 · [英文] 10 GMM EM & PCA
  28. P28 · [英文] 11 Diffusion Models
  29. P29 · [英文] 12 Representation Learning
  30. P30 · [英文] 13 LLMs & Next-Word Loss
  31. P31 · [英文] 14 Transformers & In-Context Learning
  32. P32 · [英文] 16 RL Basics & Policy Gradient
  33. P33 · [英文] 18 GMM EM & PCA Cont
  34. P34 · [英文] 20 GMM EM & PCA Final
Description 
斯坦福 CS229 Machine Learning｜Spring 2026 完整课｜中英双语可切换
从线性模型到神经网络、扩散模型、Transformer 与强化学习，一门课串起现代机器学习主干。

📌 本期看点
· 监督学习：线性回归、GLM、高斯判别分析与偏差-方差
· 神经网络架构 / 反向传播，再到表示学习
· 扩散模型、Transformer / 上下文学习、LLM 与 RL 入门

🧭 观看指南
共 17 讲（课程原表无 Lecture 15/17/19）。P1–P17 为中文配音版，P18–P34 为英文原声版，可按需切换。

🎯 适合人群
转码自学、计算机研一，以及想用斯坦福主课补齐机器学习底座的工程同学。

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Comments

Contra-Mundum 7d ago

高斯混合分布好难。。。

↩ 1

名校课程-顶级中配 8d ago

置顶评论区 里找链接，找不到私信我

awedwdsawd 8d ago

需要，已充电 谢谢up

↩ 1

棠葫芦糖 10d ago

已充电，需要资料，感谢～

↩ 1

名校课程-顶级中配 11d ago

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