【资源】15个在线机器学习课程和教程

2017 年 12 月 22 日 专知

本文推荐15个机器学习课程和行业领先大牛的教程。其中大多数课程都是免费的,无需注册即可自学。内容包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、估计、贝叶斯学习、支持向量机和核方法(kernel)、聚类、无监督学习、提升算法(boosting)、强化学习和学习理论(learning theory)。


如果你需要回顾一下机器学习的背景知识,卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的Geoff Gordon教授的机器学习系列课程非常值得学习:机器学习的数学背景(Math Background for Machine Learning)

https://www.youtube.com/playlist?list=PL7y-1rk2cCsAqRtWoZ95z-GMcecVG5mzA 。

 

神经网络与机器学习简介(Introduction to Neural Networks and Machine Learning)

Geoffrey E. Hinton. University of Toronto. 2014

https://sky2learn.com/preview-wjP3pHdRJvFJK-nXdR1_kg

 

  • 机器学习(Machine Learning)

    Ruslan Salakhutdinov. Carnegie Mellon University, Director of AI Research at Apple. This course was taught at University of Toronto. 2015

    https://sky2learn.com/preview-dFtevIcJ3Af6CputGezgDA


  • 机器学习和模式识别(Machine Learning and Pattern Recognition)

    Yann LeCun. New York University, Director of AI Research at Facebook 2010

    https://sky2learn.com/preview-QiHThsEgAVEy4-odxkX1Ng


  • 从数据中学习(Learning from Data)

    Yaser S. Abu-Mostafa. California Institute of Technology. 2012

    https://sky2learn.com/preview-4sLonxjTQNRtKIrJ6xCkAg


  • 机器学习(Machine Learning)

    Kilian Weinberger. Cornell. 2017

    Mobile friendly lecture notes

    https://sky2learn.com/preview-Pq1N3D-lXlencKqqPYxANQ


  • 机器学习(Machine Learning)

    Andrew Ng. Stanford University via Coursera. Founder of Coursera. 2017

    starts on 2017/12/25

    https://sky2learn.com/preview-7W3n96KtqMr-3LLpsFuM2Q/


  • 面向机器学习的神经网络(Neural Networks for Machine Learning)

    Geoffrey Hinton. University of Toronto via Coursera. 2017

    The newer version of his 2014 course, starts on 2017/12/25

    https://sky2learn.com/preview-E9cbKYvP0WjpeNEGBkiUOA/


  • 机器学习和自适应智能(Machine Learning and Adaptive Intelligence)

    Neil Lawrence. University of Sheffield, Director of Machine Learning at Amazon. 2015

    https://sky2learn.com/preview-Qo6n50aBrr1_Ku_Yd8XkJw/


  • 神经网络和机器学习的介绍(Intro to Neural Networks and Machine Learning)

    Roger Grosse. University of Toronto. 2017

    https://sky2learn.com/preview-6dHXgYG3W_OCmPgPy3akGg


  • 信息论,模式识别和神经网络(Information Theory, Pattern Recognition, and Neural Networks)

    David MacKay. University of Cambridge via Videolectures.

    https://sky2learn.com/preview-waGKXtKmz8A9MZZjkbnXMw/


  • 机器学习(Machine Learning)

    Tom Mitchell and Maria-Florina Balcan. Carnegie Mellon University. 2015

    https://sky2learn.com/preview-F6w_2HD9j2tvUNfxE1RrNA/


  • 机器学习(Machine Learning)

    Michael Littman, Charles Isbell, and Pushkar Kolhe. Georgia Institute of Technology via Udacity. 2017

    https://sky2learn.com/preview-AtFhs-yWq9fPxaDgSe_YcA


  • 机器学习简介(Introduction to Machine Learning)

    Sargur Srihari. University at Buffalo. 2017

    https://sky2learn.com/preview-_wrGYyY4Rt0ExRCGN7Oytw/


  • 机器学习——纳米级介绍(Machine Learning - Nano Degree)

    Arpan Chakraborty, David Joyner, Luis Serrano, Sebastian Thrun, Vincent Vanhoucke, and Katie Malone. Udacity. 2017

    https://sky2learn.com/preview-XjNZGyJsqwXORImXYdsURQ/


  • 机器学习教程(Tutorial: Machine Learning)

    Andrew Moore. Dean of School of Computer Science at Carnegie Mellon University.

    https://sky2learn.com/preview-XjNZGyJsqwXORImXYdsURQ/


参考链接:

http://bigdata.evget.com/post/2183.html


-END-



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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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