强烈推荐10个机器学习教程！（含视频链接）
今天给⼤家推荐 10 个机器学习课程清单，含课程视频。这份教程是由⼀名来⾃硅⾕的计算机科学家 Chip Huyen。Chip Huyen 是毕业于斯坦福⼤学计算机科学理学学⼠和硕⼠学位，在那⾥她创建并教授了 《TensorFlow 深度学习课程》。
tensorflow入门教程Chip Huyen 主页：
⾔归正传，这份机器学习课程清单由爱可可⽼师整理和搬运，并强烈推荐！下⾯逐⼀介绍。
1、《Probability and Statistics》（斯坦福概率和统计）
本课程旨在提供⼀个⽅便、包容和⽀持的概率和统计学习⽅法。⽅便所有⼈快速掌握核⼼知识。
课程地址：
2. 《Linear Algebra》（MIT 线性代数）
课程地址：
3. 《CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》（斯坦福卷积⽹络视觉识别）
课程主页：
油管视频：
B 站视频：
4. 《Practical Deep Learning for Coders》（fastai 程序员深度学习实战）
课程主页：
油管视频：
参考资料：
B 站视频：
5. 《CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning》（斯坦福深度学习⾃然语⾔处理）
课程主页：
油管视频：
B 站视频：
6. 《Machine Learning》（Coursera 斯坦福机器学习课程）
这就是吴恩达开设的爆⽕机器学习⼊门课！这门课基本涵盖了机器学习的主要知识点，例如：线性回归、逻辑回归、⽀持向量机、神经⽹络、K-Means、异常检测等等。⽽且课程中没有复杂的公式推导和理论分析。Ng 的⽬的是让机器学习初学者能够快速对整个机器学习知识点有⽐较整体的认识，便于快速⼊门。
课程主页：
7. 《Probabilistic Graphical Models Specialization》（Coursera 斯坦福概率图模型专项课程）
8. 《Introduction to Reinforcement Learning》（DeepMind 强化学习导论）
油管视频：
9. 《Full Stack Deep Learning Bootcamp》（全栈深度学习训练营）
课程主页：
B 站视频：
GitHub：
10-1. 《How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers》（Coursera 跟顶级 Kagglers 学习如何赢取数据科学竞赛）
课程主页：
10-2《BerkeleyX: CS188.1x Artificial Intelligence》（伯克利 AI）
课程主页：
edX 课程地址：
B 站视频：
爱可可⽼师这样评价：添完搬运链接，有那么⼀瞬间被⾃⼰感动了。作为读者，看到这 10 个机器学习清单列表，感觉⼜有的看了！感兴趣的读者可以按照清单顺序学习，也可以根据⾃⼰的实际情况挑选相应的课程学习。希望对⼤家有所帮助！

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。