【经典必看】YouTube上最受欢迎的10个机器学习视频介绍与观看

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【导读】这篇博文介绍了YouTube视频网站上前十的机器学习视频系列，专知内容组整理出来，并且上传到腾讯视频，大家可以查看学习，希望大家喜欢。

▌引言

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YouTube上Top 10机器学习视频

标签：Andrew Ng，计算机视觉，深度学习，Geoff Hinton，Google，机器学习，神经网络，机器人，Video Games，Yaser Abu-Mostafa, Youtube

 YouTube上的优秀机器学习视频有很多，包括斯坦福大学和加州理工学院的系列讲座，谷歌的深度学习Tech Talks实验室利用机器学习来玩马里奥和炉石传说，并从实时流（live streams）中检测NHL的目标。

悉尼科技大学的Thuy T. Pham, U教授表示：

YouTube上有很多关于机器学习的视频，但是很难找出值得观看的视频，尤其是当每分钟有300小时的视频被上传到YouTube上时，人们更是无从选择。在这里，我们将为您带来最受欢迎的最新的机器学习视频。这篇文章更新了2015年以来在YouTube上发布的最受欢迎的十大机器学习视频。还有一些最重要的播放列表。

▌详细内容

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以下是截至2017年5月3日的最热门视频。

1. Marl/O – 机器学习电子游戏（430万次观看）

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这个演示视频展示了机器学习如何应用于视频游戏。这是通过神经网络和遗传算法实现的。这个视频的真正伟大之处就在于作者如何简明地描述了用神经网络达到既定的效果。我自己玩过超级马里奥世界，可以说游戏的玩法给人印象深刻，无论之前是否学习过！

2. 斯坦福机器学习（140万次观看）

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这是由Andrew Ng给出的斯坦福机器学习系列讲座的第一个视频(8年前发表的第1讲)。该视频是自学机器学习的一个很好的起点。如果这段视频中的内容吸引你，那么他的Coursera课程肯定也会吸引你。

3. 谷歌的Deep Mind解释——自学人工智能（130万次观看）

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ColdFusion上传的视频(正式名称为ColdFusion)，展示了“在轻松的氛围下讲述前沿技术”; 例如，为什么AlphaGo不是一个“专家系统”，“DeepMind”性质的视频，BBC新闻之夜的“AlphaGo和人工智能的未来”。

4. 遗传算法：学习怎么从一个球上跳过去（105万次观看）

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腾讯视频链接：

https://v.qq.com/x/page/x0512c8mhtg.html

这个动画的时间不超过3分钟，但是演示了用遗传算法和神经网络进行运动策略的自动设计。

5. TensorFlow：开源机器学习框架（95.7万次观看）

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腾讯视频链接：

https://v.qq.com/x/page/i0512fuvuvx.html

该视频介绍了TensorFlow。它使用数据流图，是一个用于数字计算的开放源码库。最初是由谷歌的机器智能研究所中谷歌大脑团队的研究人员和工程师在为了进行机器学习和深度神经网络研究而开发的。

6. Hello World——机器学习食谱（Recipes）（57.4万次观看）

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腾讯视频链接：

https://v.qq.com/x/page/m0512sw0pw8.html

该视频是谷歌开发者上传的。编写你的第一个机器学习程序只需要六行Python！在这一节中，我们将简要介绍机器学习是什么以及为什么它是如此重要的。然后，我们将用一种引导性学习的方法（一种从示例中创建分类器的技术）并对其进行编码。

7. 加州理工学院机器学习（504,870次观看）

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腾讯视频链接：

https://v.qq.com/x/page/p0512pi4qq4.html

本视频也是关于学习机器学习系列讲座的开始入门课程。这一系列的文章，由加州理工学院的教授Yaser Abu-Mostafa讲述。本系列也有一个在线课程，也有一本很好的配套教材。是另一种学习机器学习基础的好方法。

8. 下一代神经网络（468,321次观看）

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https://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M

GeoffreyHinton的这一技术演讲涵盖了下一代神经网络，这是深度学习的一个很好的入门视频，虽然已经有几年的历史但该视频仍然是学习深度学习的很好的课程。

9. 深度学习:来自大数据的智能（451,046次观看）

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腾讯视频链接：

https://v.qq.com/x/page/x0512a4w2c9.html

这个由斯坦福大学商学院主办的座谈，有许多业内的专业人士讨论深度学习的影响。该座谈的有趣之处在于，它提供了很多对相同概念的不同的观点和理解。这是一个值得关注的好视频，因为可以获取各种不同的观点。

 

10. 学习支持向量机（362,417次观看）

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腾讯视频链接：

https://v.qq.com/x/page/m0512iddot2.html

这是麻省理工学院（MIT）的一门课程，在这一讲中，Patrick温斯顿(讲师)展示了支持向量机的一些数学细节。他使用拉格朗斯乘数法，在给定的约束条件下使间隔最大化。如果需要，我们使用内核函数将向量转换为另一个空间。

 

▌其他Top视频列表

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 1. 机器学习介绍（494个视频，1,281,106次观看）

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https://www.youtube.com/playlist?list=PLAwxTw4SYaPkQXg8TkVdIvYv4HfLG7SiH

这些视频是在线课程的一部分，是机器学习的入门课程。这门课程是为了帮助你和其他人成为数据分析师而设计的。上传者是Udacity。

 2. 机器学习（160个视频，765,050次观看）

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https://www.youtube.com/playlist?list=PLD0F06AA0D2E8FFBA

这些视频从数学角度介绍机器学习，适合本科生或研究生观看。该视频列表是由mathematicalmonk上传的。

 3. 斯坦福机器学习课程收集（20个视频，730,896次观看）

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https://www.youtube.com/playlist?list=PLA89DCFA6ADACE599

这门课(CS229)——由Andrew Ng教授讲授——提供了对机器学习和统计模式识别的广泛介绍。主题包括监督学习、无监督学习、学习理论、强化学习和适应性控制。还讨论了机器学习的最新应用，如机器人控制、数据挖掘、自主导航、生物信息学、语音识别、文本和网络数据处理等。

 4. 机器学习与Python（72个视频，687,041次观看）

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https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v

这是一个Python编程教程的集合，不仅仅是基础知识，还包括学习机器学习、财务、数据分析、机器人技术、网络开发、游戏开发等内容。

参考文献：

https://www.kdnuggets.com/2017/05/top-10-machine-learning-videos-on-youtube-updated.html

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