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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-5-13 18:53 编辑
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' \0 ?8 ?- r3 Z5 ?% i机器学习介绍：& g! y$ i0 s6 [* x4 P/ K
, O, G M9 X: t+ w. k 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门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。
0 z) _. H9 T' C. ^! a$ N+ d* i: f% o4 ?7 {3 c; C5 n
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，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
0 S8 x) n5 _. ~& y1 Y4 _- U6 i2 X+ O3 v3 }0 X; a
推荐理由：1 j+ n; B+ k. _
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阿尔法狗打败李世石！又要向人类挑战星际2？人工智能带来无限想象！都离不开机器学习这门学科！
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机器学习理论篇
- d* k; ^' B0 i2 x8 [课程介绍：
4 u+ a8 ~/ v& J7 B" l7 u
6 ]. c( @( k1 B; s6 v大数据算法与机器学习算法讲解，对于机器学习应用到的数据知识，以及机器学习的原理，理论知识做了详细的讲解。% |: B) ^0 S7 Q: k0 \4 `) x
* {9 S9 i7 Y: T, O1 H课程目录：
- {3 j- V0 @0 O# D
& U0 Q z! v- M0 i( \% i【重点课程】01.大数据算法基础教程 【10章22课时】: R0 Y* h5 ^8 o6 H1 I5 o# P
& E; ?+ O$ B7 ]; u- e% v( K【重点课程】02.机器学习算法视频教程（重点） 【10课时】* e C8 p& a! N
R0 e# p) J3 z" a6 C* G9 {4 c
【重点课程】03.机器学习之深度算法 【28课时】, ~ U& U" f* U1 R
8 |: j. Z; j# ]5 ]5 ]& \) k【重点课程】04.算法公开课 【20课时】9 O- z+ h8 O- [1 \3 s2 F
. I+ S2 y& ~1 f2 o
【参考学习】05.机器学习中的数学 【4课时】
/ j8 A) b7 d k: L, d
* f% H0 \( g. ]# b9 u【参考学习】06.机器学习导论 上海交大(张志华) 【42课时】, }- m/ s) H! p% `7 Q1 e% v6 j+ @& ]
0 o$ _% C( C3 \* F9 W7 N* L
机器学习编程语言篇 0 f a/ m8 X6 z: w. i# e5 X4 N
课程介绍：
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1 m" o* R& b/ X# y7 K 对于机器学习，linux操作系统是最适合的操作系统，无论对于系统的基本操作，shell编程，集群知识都需要有所了解，并能熟练操作。因为编程软件大多是需要在linux上执行。Scala语言与spark计算框架，是在大数据环境中最适合的机器学习编程语言，同时目前最流行的是机器学习编程是Python。最后大家学习一下mahout机器学习平台。了解下mahout是如果对于海量数据进行机器学习的。
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课程目录：1 z b/ S) y* g+ }# r4 |& P
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【重点课程】01.Linux Shell编程从初学到精通 【17课时】
5 P9 {+ w: M# p2 [" V9 y" \ j& @9 X+ k& ~/ X' ] H
【知识拓展】02.Linux集群应用实战视频 【43课时】+ g) E. }. J) Y8 J; p" B. n: {
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【重点课程】03.Scala语言入门 【5课时】- L& r& A. d( {4 P' ?) a7 n
+ @/ h$ |8 h# O% @9 p6 P
【重点课程】04.Spark 1(2).X 大数据平台V2视频教程 【10课时】
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+ P' W4 d* ^. B! S【重点课程】05.Spark机器学习入门到精通 【8课时】9 U$ {; Z2 k- m) g" n8 a6 m0 E
8 X9 X6 S& X9 Y5 a' ] @
【重点课程】06.零基础入门学习Python 【96课时】
& h- A, F+ H# L( Y8 L: n6 J
' v) ~% C9 }0 [3 N8 \7 i5 w【参考学习】07.Python网络程序开发 【12课时】
8 ^ I" q: \' i" n; B8 b) E" E1 x, [, Q1 N: n
【重点课程】08.mahout机器学习平台 【7课时】
2 q1 r6 L& R4 N5 H& T
: i' Q% z) t8 \; G$ w机器学习应用篇 课程介绍：+ Q6 D5 `$ X8 {! }% Y
- q/ n. `& g" `0 u+ T( b
对机器学习技术编程，与实际应用的讲解。讲师水平高，有很多实际的操作，也会穿插理论知识与各种算法的编程实现，是重点学习的课程。" G5 ]* o/ V) t; g3 g) P
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课程目录：
3 Y+ E, ?, e% g; l6 \2 P. R- i) J& s4 j9 A7 B; G' C& b' t6 P, n
【重点课程】01.实战coding直播（python）【6课时】% r" f# V- ^2 [# u# H1 [1 x& O( s! j. d# S
2 l1 _. a1 U: a- l3 L* H
【重点课程】02.大数据之机器学习视频教程（重点） 【11课时】
0 P* [0 k$ e9 l) F- E
( ?8 n& w6 c9 m( U【参考学习】03.机器学习课程（重点）【20课时】" A# E8 B0 P7 h4 R# v0 H) l6 ^* R$ ^" F
0 W# N) [. Y/ J. k8 X+ b
【重点课程】04.台湾机器学习基石（国立台湾大学-林轩田）【66课时】4 Y1 O) Y( d- N9 a, ]5 ~
* X" x7 @$ P1 [1 r1 Z+ L) m, Q, t
【参考学习】05.台湾机器学习技法（国立台湾大学-林轩田）【16课时】6 ?6 s! G; J8 J' T% X4 ]
6 v$ d+ w. d( p- ~【参考学习】06.机器学习公开课 【11课时】
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1 I9 a5 A+ Z9 _) s( p【重点课程】07.龙星计划_机器学习_课程视频 【19课时】 w7 T) s$ I2 @5 W1 c+ N+ S
9 s/ B! _; a: ?$ t% X2 E7 ~4 n9 f【参考学习】08.机器学习线下培训视频 【8课时】8 T9 g, S: S8 z2 w! J' r3 O
5 v1 X1 b$ c5 `机器学习面试篇
7 W7 K1 S2 l4 {, }课程介绍：+ C& d( }2 p( [( |0 A
* V# U; ]8 K- y% a+ |6 b/ L& T, B. Z
机器学习面试指导的课程，提高应聘者的通过率，值得一看。
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, ]# K* N9 s, A课程目录:# B# q# v, b8 Q) v+ L- A8 O
1 y4 V }$ L# V; @1 ~4 | n6 L【重点课程】01.面试求职公开课（重点） 【14课时】
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D# C( K) f9 O" o【重点课程】02.面试&算法讲座视频 【3课时】3 C7 `( a6 t3 R% |0 o4 j
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机器学习参考复习篇 $ i; Z# J+ ~' H" o# m
课程介绍：7 l0 g$ r4 I4 g" M% M
* t; ?& c. X# k+ J. ~/ ? P5 F此阶段给大家准备了自己收集的其他相关性的课程，大多是一些英文视频，部分配有中文字幕，可以了解下国外对机器学习科学的视频讲解。+ q/ D* k* A; M, }
% M2 ~0 Y3 y& }课程目录：
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& g O8 H6 I- y1 @' I" c1 n【知识补充】machine-learning(hinton) |# c$ g6 c6 y& P
- R3 B" ~4 O0 S【知识补充】Practical Machine Learning# ^+ h7 ]* q5 ~
8 F w. q: ?' c8 I* A
【知识补充】机器学习（斯坦福-Andrew NG）
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发表于 2019-5-13 18:52:52
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