cs188 - sp24¶

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# Licensing Information:  You are free to use or extend these projects for
# educational purposes provided that (1) you do not distribute or publish
# solutions, (2) you retain this notice, and (3) you provide clear
# attribution to UC Berkeley, including a link to http://ai.berkeley.edu.

介绍 ¶

这个仓库存放的是 UCB CS 188 Spring 2024 的笔记 & 自学资料；理论上，你学习该课程所需要的全部资料都可以在这里及给出的外链中找到，项目来自 ai.berkeley.edu .

• 笔记：主体为原课程 notes ¹，加入了自己的思考和排版，在我的博客上你可以阅读这些笔记；但为了更好的观感，建议使用 obsidian 查看²，见使用 - 阅读。
• 自学资料：由于 UCB 近年的部分课程开始需要 CalNet Authentication Service，为了便于之后的学习，将我认为自学需要的资料存档于本仓库；由于不清楚如何申请转载权限，故若本项目对原课程及其相关项目产生不良影响，请联系我 删除。

• 如果对搜索算法了然于心、对 ML/DL/RL 知识较为熟悉且希望接触一些小的项目文件，大可直接做 project。

• 【20250619 更】本学期刚好选了一门统计机器学习的课程，感觉更加理解了之前学 cs188 时一知半解的东西，在 prerequisite 中添加了对应的链接（下面是一些介绍，与 cs188 没有直接联系；现在看来，cs188 更多像一个 toy，不过也是很符合课程名称的）

  • 一方面来自 AI 算法工程师手册，是一个涉及面更加全、完整的中文资料；
  • 另一方面来自 Data modeling and analysis，是我学习学校《数据建模与分析》课程时，借助 gemini 2.5 处理 ppt 后，自己边学边调整的笔记，我觉得讲的还是挺清晰的（在学这门课之前我的数理统计能力近乎高中水平）；
  • 同时部分难点参听了王木头学科学，细致好理解，可惜 up 很久没更了。

目录 ¶

note&project¶

（目录的顺序会随我最后修改时间变动，可以以侧边栏的导航为准）

materials¶

• course_page
  • 课程网站的 calendar，便于查看如何自学；
• disc
  • 相关讨论题及其题解；
• origianl_note
  • 课程原笔记，理论上查看上述本人 note 足矣；
• project
  • original_zip
    • 原 project 源码；
  • intro_page
    • 保留的实验文档的页面文件。
  • solution
    • 参考代码（移动至 cs188/project/solution/ 中）
    • 基于课程代码 license，撤去直接可运行代码
• gradecode
  • 4VK322

使用 ¶

下载 ¶

使用 git ¶

git clone https://github.com/Darstib/cs188.git

直接全部下载 ¶

部分下载 ¶

如果只是想要 note 或者 project 部分或者其他单独一个文件夹，可以使用 DownGit，输入目标文件夹在此 git 仓库的 url 即可。

阅读 ¶

从头开始获取一个比较好的阅读体验可以看这里；要求不高的话简单版如下：

1. 获取 obsidian；
2. 导入 markdown；
3. 点击右上角进入阅读视图即可。

如果这对你有用的话，请给我点个star吧 ===>