专栏首页机器学习算法与Python学习超强攻略:浙大、北大、中科大等重点大学的课程你也可以学习啦!

超强攻略:浙大、北大、中科大等重点大学的课程你也可以学习啦!

本文简介:为了减少重复劳动,让我们不再孤军奋战,来自浙江大学、北京大学等国内高校的贡献者们发起了课程资料民间整理项目。这些内容不仅是教材的电子版,也有历年试卷、复习资料、习题答案甚至选课攻略。

项目一:浙大共享课程资源

特点:课程全

GitHub:https://github.com/QSCTech/zju-icicles

内容:从数学、物理、计算机、化学和其他通识课出发介绍大量课程攻略与资料。目前包括 50+的主题,如下展示了其中一些:

项目二:上海交大机器学习资料

特点:ML领域大量主题

GitHub:https://github.com/CoolPhilChen/SJTU-Courses

内容:上海交大的资源非常适合了解机器学习相关的学习内容与主题,每一个课程文件下都有 PPT、参考课本、作业和笔记等。

  • 计算机
  • CS125 程序设计
  • CS221 数据结构
  • CS222 算法分析与设计
  • CS258 信息论
  • CS385 机器学习
  • EI331 信号与系统
  • EI332 计算机组成
  • EI338 计算机系统工程
  • EI339 人工智能
  • SE305 数据库技术
  • 高级算法
  • 数学
  • MA357 数理统计
  • X071571 最优化方法
  • MA26035 测度与概率论

项目三:北大课程资源

GitHub:https://github.com/lib-pku/libpku

内容:收录了专业课、公选课、英语课等多类不同课程,如人工智能、人工智能概论、抽象代数和概率论等。

项目四:中科大课程资源

GitHub:https://github.com/USTC-Resource/USTC-Course

内容:收录了中国科学技术大学众多课程资源的笔记,总结,经验等学生自己原创的内容。

课程资源再多,学到才是自己的,建议读者们根据自己的需求有针对的进行学习。

本文分享自微信公众号 - 机器学习算法与Python学习(guodongwei1991)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-04-17

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