@soli 不是的, cs229 是 Andrew Ng 给 Stanford 的学生开的课, 覆盖的内容是机器学习的基本内容. 你所说的 deeplearning.ai 的那个课程基本上都是深度学习, 覆盖的内容可以参考一下 cs231n 和 cs224n

mindnode

貌似 18 年 pro 会更新

@helios741 看了一下, 似乎课程页面已经被处理掉了, andrew ng 很久没上过这个课了.

@soli 没有，我说的林轩田的那个，那个课理论功底比较好，作业对错可以去 github 上找别人的跟人比比

@helios741 cs229 比较简单…几乎不涉及学习理论，要用的话边学边用螺旋上升了

西瓜书不太适合自学, 建议以 cs229 或者台大课程为主入门

买了过了一遍送给学弟了...里面的东西都挺基础的, 好像也没有一本算法书把所有的算法都包括进来了...更不要说还有随机算法这种东西...

用文本编辑器打开数据集好像本来就不是什么好事情, 推荐 50L 的做法, jupyter notebook + pandas, 基本上能够看到数据集的概况.

建议用 anaconda, 不要动系统内置的 python 或者 brew 装的 python. [source activate 环境名]就可以进入相应环境使用对应的 python 解释器. 装的这些包是跟着对应的解释器走的. btw 建议用 iterm2 而不是 terminal.