EPFL ML Course：洛桑联邦理工学院2025年秋季机器学习课程资源全集

你是否正在寻找一套系统、前沿且实践性强的机器学习课程材料？EPFL ML Course 项目汇集了洛桑联邦理工学院（EPFL）2025年秋季机器学习课程（CS-433）的全部资源，包括讲义、实验代码、项目模板及解答，是自学机器学习或补充教学资料的绝佳选择。

截至收录：
EPFL ML Course项目stars数：1392
EPFL ML Course项目forks数：942

EPFL ML Course项目目录截图

EPFL ML Course项目核心亮点

📚 系统化课程设计：覆盖机器学习基础理论与实战应用，课程结构清晰，适合循序渐进学习。
🔧 丰富的实践资源：提供Jupyter Notebook形式的实验代码和项目模板，强调动手实践。
🎥 多媒体辅助学习：每节课后提供视频讲解（包括2023、2024年历史录像），支持灵活复习。
🌍 开放与社区驱动：鼓励通过GitHub Issues和Pull Requests参与内容改进，促进知识共享。

EPFL ML Course项目快速开始

若你想直接浏览或使用课程材料，只需以下几步：
1. 克隆仓库（需安装Git）：

git clone https://github.com/epfml/ML_course.git

2. 导航至目标内容：

cd ML_course
# 例如查看lectures目录下的讲义
ls lectures

3. 使用Jupyter Notebook打开文件（需安装Python及Jupyter）：

jupyter notebook

EPFL ML Course项目应用场景

场景一：系统化机器学习自学：学习者可按照课程大纲顺序阅读讲义、完成实验，构建完整知识体系。
场景二：高校教学参考：教师可借鉴其课程设计、实验题目及代码模板，用于本校机器学习课程教学。
场景三：项目实践与拓展：开发者可利用提供的代码基础，快速实现自定义机器学习模型或算法对比实验。

EPFL ML Course项目链接

EPFL ML Course GitHub 仓库

课程官网与详细大纲：https://epfml.github.io/cs433-2025/

注：本项目主要面向教育用途，建议通过课程官网或Git仓库Issue参与内容讨论与反馈。

epfml / ML_course项目地址：https://github.com/epfml/ML_course

本文地址：https://www.tgoos.com/10067

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