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有编程基础，但想学习机器学习方面的课程，请问这个适合初学者吗： https://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc311_f21/
 | 1 gpt5 2023-05-13 09:03:13 +08:00  1 硬核的机器学习课程都是数学，而不是教怎么调包， 你可以下一本 PRML ，感受一下。 |
 | 2 tqyq88 2023-05-13 09:43:01 +08:00 看了一下大纲，应该是适合。前提希望你的线性代数过关。 油管上应该有 MIT 的公开课可以学，有个朋友就是在油管上自学 ML 成才的。 多伦多大学的课程主要是作业繁重，多练习就行。其实各大学之间的大纲差异不大。 |
 | 3 zhiyu1998 2023-05-13 09:43:46 +08:00 一楼正解 |
 | 4 Wataru 2023-05-13 09:58:33 +08:00 机器学习反而不怎么要求代码能力，更多需要的是高等数学和线性代数的知识 |
 | 5 LaurelHarmon 2023-05-13 10:28:21 +08:00 吴恩达，李航，etc |
 | 6 CrazyRundong 2023-05-13 12:57:44 +08:00 via iPhone 学习体系性强的知识不建议直接看书，很容易因为没有大图景拿不清主次陷入无尽的细节里自己劝退。前置知识够用就好，拿不准的用到再补。 传统机器学习就跟吴恩达的课，深度学习跟 cs231n ，之后再根据兴趣挑一些课题看。最重要的是课程作业要跟着写完 |
 | 7 TabGre 2023-05-13 13:06:48 +08:00 via ihone 高等数学和线性代数概率论有什么好的书籍和路径推荐？ |
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