m**********r
发帖数: 92 | 1 我大概看了下CS229的课件和syllabus，肯定CS229内容量大，Coursera上那个只是点到
为止，讲得比较浅，主要是告诉你怎么用
CS229没有cover Neural Network? |
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m******g
发帖数: 621 | 2 CS229比较深入。但是我记得内容和COURSERA差不多。
CS229的NOTES不错。 |
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f********a
发帖数: 1109 | 4 cs229多讲的那些工作里能用得上吗？
还是说Coursera就够了 |
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C********e
发帖数: 492 | 5 cs229讲的只是机器学习中很浅显的内容。。。
千万不要觉得里面很多超出实际的东西；这些都是最基础的。。。 |
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j*******p
发帖数: 73 | 6 For Stats, The Elements of Statistical Learning, by Hastie et al.
For CS, Pattern Recognition and Machine Learning, by Bishop, and Stanford CS
229: Machine Learning, taught by Prof. Ng http://cs229.stanford.edu/ and http://see.stanford.edu/see/courseinfo.aspx?coll=348ca38a-3a6d-4052-937d-cb017338d7b1)
For introduction, Introduction to Data Mining, by Tan et al., and Stanford
STATS 202, http://www.stats202.com/
Yes, R is very popular for Data mining. You don't have to know multivariate
analysis,... 阅读全帖 |
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k****a
发帖数: 32 | 7 申了一些data相关的职位，不少都会问machine learning的东西
考虑了看Andrew Ng CS229的notes
或者ESL
但是证明实在太多了 又厚。。。
不知道有没有别的好的资料 谢！！ |
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e****z
发帖数: 108 | 8 是啊， 我全职找了一个月DS， 靠版上一个前辈推荐，拿了一个面试， 自己海投了20-
30封简历， 拿了一个面试， 但是都没拿到onsite。 我平心而论， 各种数据分析，
ML， 和Deep learning的东西都知道点， 当然面试准备的也许不足，学校系里的ML和
深度学习的课上过， Ng的课上过， 而且还是原版cs229， 不是coursera上阉割版的，
我还是物理phd+cs的master， 结果自己海投也就一个公司过了一轮技术面， 其余的
phone screening都挂了，反倒是无心插柳的sde却随便一投，就有点机会， 可惜
leetcode刷的不够， 挂了一次， 现在我估计也不想DS了， 也不知道之前那些转行找
到了DS的人到底是运气好， 还是付出了我没看到的努力， 总之比起来SDE来说，这条
路很难走， 希望有类似的犹豫的人， 还是直奔SDE吧， 可惜我没早领悟到， 希望把
自己的经历讲出来 ，以渡有缘人！
video |
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m******g
发帖数: 621 | 12 请教诸位大神：
想学习DEEP LEARNING，应该看什么书或者选什么课程比较好？
目前已经上过：1) CS229, 2) CS231N
下面是要看DEEP LEARNING那本书么？还是有进阶的课程？还是要补一下统计和概率？
谢谢 |
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m******g
发帖数: 621 | 13 229感觉和DEEP LEARNING没什么太大关系。就是传统的ML（REGRESSION,
CLASSIFICATION, PCA）那些。不过我主要是之前没有任何MACHINE LEARNING基础，所
以上了一下。如果你对SGD以及线性代数这些比较了解，就不用229。
推荐CS229。ANDREW NG的COURSERA课太简单。 |
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f********a
发帖数: 1109 | 14 发现都是安德鲁讲的，章节也差不多。哪个更好更有知识量？ |
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f*******t
发帖数: 7549 | 16 建议看CS231N，只读网页就行。这门课跟229共享不少同样的内容，但课件质量真是差
得太远了。231很形象地描述了很多东西，在229的课件里就是一堆鬼才看的懂的数学公
式…… |
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f********a
发帖数: 1109 | 17 231n已经看过了，现在反过头想学习一下ML的基本知识。这才想请大家比较一下229和
Coursera |
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f*******t
发帖数: 7549 | 18 coursera现在是谁在教？几个月前的课是一个女教授，讲的还不错 |
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D******4
发帖数: 47 | 23 not sure what exact machine learning knowledge is needed in quant field, but
here is a good introduction one (in my opinion)
http://cs229.stanford.edu/materials.html
they also have videos online. |
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c*******m
发帖数: 522 | 25
你可以去搜下stanford CS229 的note。里面讲了用naive bayes做spam email的
classification |
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c*******m
发帖数: 522 | 26
你可以去搜下stanford CS229 的note。里面讲了用naive bayes做spam email的
classification |
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发帖数: 1 | 27 cs229里面有提到bias, variance，两者的tradeoff,说真的只了解一点点。
刚才google 了一下网上有人讨论high bias,high variance 共存的现象，看的晕了。
现实世界会发生这样的情况吗？ |
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发帖数: 1 | 28 上CS229，比COUREA上的要细的多，把最根本的东西讲解出来. |
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a*****a
发帖数: 19262 | 29 没错没错，所以coursera是入门课，要再仔细学这门课，看看CS229的讲义 |
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发帖数: 1 | 30 上CS229，比COUREA上的要细的多，把最根本的东西讲解出来. |
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a*****a
发帖数: 19262 | 31 没错没错，所以coursera是入门课，要再仔细学这门课，看看CS229的讲义 |
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y***i
发帖数: 11639 | 32 来自主题: _PathToTruth版 - 2016 我的资料都是从百度云上下载的。
搜：斯坦福 机器学习，可以找到 Andrew NG的cs229的文字和录像
同时看 李航的 统计学习方法。很多相同的内容。一个看不懂就看另一个。
下载但没看的：
机器学习实战 [下一本就准备看这个]
Pattern recognition and machine learning
Elements of Statistical learning
Bengio 的deep learning.
知乎上跟踪 机器学习 和 deep learning的话题，有一些学习的建议。
微信号 新智元 机器之心 都是些八卦 |
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y***i
发帖数: 11639 | 33 来自主题: _PathToTruth版 - 2016 我的资料都是从百度云上下载的。
搜：斯坦福 机器学习，可以找到 Andrew NG的cs229的文字和录像
同时看 李航的 统计学习方法。很多相同的内容。一个看不懂就看另一个。
下载但没看的：
机器学习实战 [下一本就准备看这个]
Pattern recognition and machine learning
Elements of Statistical learning
Bengio 的deep learning.
知乎上跟踪 机器学习 和 deep learning的话题，有一些学习的建议。
微信号 新智元 机器之心 都是些八卦 |
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