CS 229 ― Machine Learning
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Avec mon frère jumeau Afshine, on a créé des pense-bêtes de Machine Learning parcourant le contenu de la classe de CS 229 de Stanford que j'ai enseigné en tant que TA durant l'automne 2018 à Stanford. Ils peuvent s'avérer utiles pour tous ceux qui sont intéressés par le Machine Learning.

Pense-bête

Illustration Apprentissage supervisé
Résultats sur les modèles linéaires, l'apprentissage génératif, les support vector machines et les méthodes de noyau
Septembre 2018
Illustration Apprentissage non-supervisé
Formules sur les méthodes de partitionnement et sur la réduction de dimension
Septembre 2018
Illustration Apprentissage profond
Concepts principaux sur les réseaux de neurones, la backpropagation et le reinforcement learning
Septembre 2018
Illustration Petites astuces de Machine Learning
Bonnes habitudes à avoir pour s'assurer que votre modèle est bien calibré
Septembre 2018

Rappel

Illustration Probabilités et statistiques
Formules de combinatoire, variable aléatoire, distributions de probabilité et estimation paramétrique
Août 2018
Illustration Algèbre linéaire et analyse
Notations matrice-vecteur et propriétés d'algèbre et d'analyse
Août 2018