标签: 机器学习
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斯坦福 CS 课程学习图谱：面向 AI 与 LLM 的路线
把 17 门 Stanford CS 课程按应用、原理、系统三层整理成 AI/LLM 学习路径。
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CS 229: Machine Learning
涵盖统计模式识别、线性/非线性回归、非参数方法、指数族分布、GLMs、支持向量机、核方法、深度学习、模型/特征选择、学习理论、聚类、密度估计、EM 算法、降维（PCA/ICA）、强化学习与自适应控制、马尔可夫决策过程等。
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把 17 门 Stanford CS 课程按应用、原理、系统三层整理成 AI/LLM 学习路径。
涵盖统计模式识别、线性/非线性回归、非参数方法、指数族分布、GLMs、支持向量机、核方法、深度学习、模型/特征选择、学习理论、聚类、密度估计、EM 算法、降维（PCA/ICA）、强化学习与自适应控制、马尔可夫决策过程等。