这门接地气的国内《机器学习》课程，不可错过！14讲带你入门！附课程资源

Machine Learning(机器学习)是人工智能的核心，本课程用通俗和结合案例的方式，讲解机器学习算法，如经典算法：线性回归、逻辑回归、决策树等，也将讲解近几年才出现的如XGBoost、LightGBM等集成学习算法。通过本课程，你不仅得到理论基础的学习，而且获得那些利用机器学习解决问题的实用技术，包括机器学习工具的使用等等。

—— 课程团队

 课程概述

机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。

这门课中，我们主要讲解经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，也将讲解近几年才出现的如XGBoost、LightGBM等集成学习算法。此外，这门课还会讲解利用机器学习解决问题的实用技术，还包括Python、Scikit-learn工具的使用等等。

通过这门课，学习者将初步理解主流的机器学习算法，并且可以用机器学习技术解决现实生活中的问题。

与国内外很多非常优秀的机器学习课程或作品相比（如吴恩达机器学习课程、李航老师的统计学习方法、周志华老师的《机器学习》等），本课程对初学者来说，属于“雪中送炭”，而不是“锦上添花”，更适合初学者学习，主要解决初学者的三个问题：就是资料太多，难以取舍；理论性强，初学比较困难；代码资料比较少。只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。

课程主讲

• 黄海广，博士，副教授，硕士生导师。

  这个名字好熟悉，想起来了：原来是翻译过吴恩达机器学习课程，整理过机器学习、深度学习笔记的黄海广博士。

  黄海广博士善于指导初学者入门，深受读者喜爱。

授课目标

1、掌握机器学习的基本问题定义、基本模型，对机器学习学科有概览性的认识。

2、掌握目前主流的机器学习算法和模型，并能够根据实际问题的需要选择并实现相应的算法。

3、编程完成机器学习典型应用实例，对机器学习工程编程有初步的训练。

4、慕课的课程一个课时一般在15分钟以内，因此有些复杂理论是点到为止，但不影响读者进一步学习，作者认为：只有入门了，才知道接下来应该怎样走。

课程大纲

课程大纲可能会有小范围调整。

课程每个单元会有20道题目的测验，课程相关资料已经公布在Github。

课程地址：

https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

课程资料包括所有章节的代码和课件等等，读者可以直接在github下载，地址：

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course  （star数量718）

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