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    人工智能-大模型

Parts

  1. P1 · [中文] 01 课程导论
  2. P2 · [中文] 02 监督学习基础与LMS
  3. P3 · [中文] 03 加权最小二乘与逻辑回归
  4. P4 · [中文] 04 指数族与广义线性模型
  5. P5 · [必看] 1分钟：双语怎么切-充电解锁课程站
  6. P6 · [中文] 05 高斯判别分析与朴素贝叶斯
  7. P7 · [中文] 06 朴素贝叶斯与拉普拉斯平滑
  8. P8 · [中文] 07 核方法
  9. P9 · [中文] 08 神经网络(上)
  10. P10 · [中文] 09 神经网络与反向传播
  11. P11 · [中文] 10 偏差方差与正则化
  12. P12 · [中文] 11 特征与模型选择
  13. P13 · [中文] 12 K-Means与EM
  14. P14 · [中文] 13 高斯混合模型EM
  15. P15 · [中文] 14 因子分析与PCA
  16. P16 · [中文] 15 PCA与ICA
  17. P17 · [中文] 16 自监督学习
  18. P18 · [中文] 17 强化学习基础
  19. P19 · [中文] 18 机器学习的社会影响
  20. P20 · [中文] 19 基于模型的RL与价值近似
  21. P21 · [英文] 01 Introduction
  22. P22 · [英文] 02 Supervised Learning Setup LMS
  23. P23 · [英文] 03 WLS Logistic Regression Newton
  24. P24 · [英文] 04 Exponential Family GLM
  25. P25 · [英文] 05 GDA Naive Bayes
  26. P26 · [英文] 06 Naive Bayes Laplace Smoothing
  27. P27 · [英文] 07 Kernels
  28. P28 · [英文] 08 Neural Networks 1
  29. P29 · [英文] 09 Neural Networks 2 Backprop
  30. P30 · [英文] 10 Bias Variance Regularization
  31. P31 · [英文] 11 Feature Model Selection
  32. P32 · [英文] 12 K-Means GMM EM
  33. P33 · [英文] 13 GMM EM
  34. P34 · [英文] 14 Factor Analysis PCA
  35. P35 · [英文] 15 PCA ICA
  36. P36 · [英文] 16 Self-supervised Learning
  37. P37 · [英文] 17 RL Value Policy Iteration
  38. P38 · [英文] 18 Societal Impact of ML
  39. P39 · [英文] 19 Model-based RL Value Approx
Description 
Stanford CS229 机器学习（Spring 2022），完整19讲中英双语。

覆盖监督学习、逻辑回归、GLM、朴素贝叶斯、核方法、神经网络与反向传播、
偏差-方差与正则化、K-Means/EM/GMM、PCA/ICA、自监督学习、强化学习，
以及机器学习社会影响等主题。

适合：机器学习入门与进阶、想系统跟完斯坦福经典ML课的同学。

分P说明：前19P为中文配音，后19P为英文原声。

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