2019年整理 机器学习专家系列精品课程 零基础入门到精通全套视频教程

冰点也疯狂

& ], _& K: o4 O. i! B7 Q
机器学习介绍：
+ M1 }+ y% Q5 }# l0 W3 E' @9 E
0 d  Y+ g* o/ K7 p- u  Y      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。

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。
/ z$ e. s% Z1 B: v8 ~3 Q
推荐理由：

( z! R4 y) O, Y2 t  N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！
3 ^2 Z! x: S2 k3 e! \% s
2 T0 n! u- G5 [7 f  P6 c

机器学习理论篇

- {  i' `9 u* a+ z课程介绍：
1 S7 g/ `) W+ v" h( T3 ?
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。
/ a- ?* x; M% D" c+ k! Q
课程目录：

【重点课程】01.大数据算法基础教程 【10章22课时】

【重点课程】02.机器学习算法视频教程（重点） 【10课时】

- d" g) }$ `3 v7 B# j9 W【重点课程】03.机器学习之深度算法 【28课时】

7 z  E9 q% ^, l5 A, S【重点课程】04.算法公开课 【20课时】

【参考学习】05.机器学习中的数学 【4课时】

【参考学习】06.机器学习导论 上海交大(张志华) 【42课时】

* Y" |# c2 o7 H6 d/ ]; a# c

机器学习编程语言篇

课程介绍：

1 t" m9 p! o, u; W+ g' z     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。

课程目录：
' U* ^, t. H  F1 ]" ]2 R
【重点课程】01.Linux Shell编程从初学到精通 【17课时】
) ~( E+ p. U0 W) }3 U5 z2 F: J
【知识拓展】02.Linux集群应用实战视频 【43课时】
/ `3 M+ g" ?( L! @+ v! p& ?
9 T3 n% t8 B$ [【重点课程】03.Scala语言入门 【5课时】
6 j* L5 ~: I. F) x* h& `
2 m% u/ L4 T" s【重点课程】04.Spark 1(2).X 大数据平台V2视频教程 【10课时】
  n0 p$ R7 @& D- F$ K3 H; x; _
【重点课程】05.Spark机器学习入门到精通 【8课时】
# S2 |" }+ ^. ^' L7 u) x
; D) N# I& J4 f【重点课程】06.零基础入门学习Python 【96课时】
' u0 T8 u0 H1 y) M" u
, J1 o: v: O, o7 v# I/ {! t! }* `【参考学习】07.Python网络程序开发 【12课时】
- Y0 d* T8 t9 {
  k8 \2 a4 m* ?【重点课程】08.mahout机器学习平台 【7课时】
: _* O$ k- V5 f: a1 d
- D9 }1 }$ N  d0 ?* z

机器学习应用篇

课程介绍：

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。
# c' ]6 Y/ \  C
课程目录：
9 b& x$ D3 p% R4 U% E1 ?% n: o) V
【重点课程】01.实战coding直播（python）【6课时】

* P' s/ l& p5 V, s7 R【重点课程】02.大数据之机器学习视频教程（重点） 【11课时】
% L4 y& c8 t/ {7 L' k
2 [3 n" O0 F. b; O1 I【参考学习】03.机器学习课程（重点）【20课时】
. S" p& M* D0 t* N8 q. \2 P2 m1 S
" f5 q/ {  N- Z- n! f' E0 M【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】
  P3 q0 C2 g, d! y- Y8 P
' W) R% \. M! j0 Q( j0 Z% d- W. _【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】

$ h" ~( H' g  Q, N7 ]【参考学习】06.机器学习公开课 【11课时】

【重点课程】07.龙星计划_机器学习_课程视频 【19课时】
4 n+ a9 Y; b% f1 Z+ Z5 ?% z0 m) T
5 K  l2 x) F. F% M- p【参考学习】08.机器学习线下培训视频 【8课时】
% q$ E8 _  ?3 P

机器学习面试篇

课程介绍：

$ R+ d/ n8 ~% a1 B  K机器学习面试指导的课程，提高应聘者的通过率，值得一看。

$ v/ P+ k; w% s4 {课程目录:

【重点课程】01.面试求职公开课（重点） 【14课时】
! t6 |. ?8 w9 u0 r
$ m% Z; E) q3 _7 P: H+ @2 {/ H9 o【重点课程】02.面试&算法讲座视频 【3课时】
% q& [8 V9 E$ B( F5 L/ F
- G* c7 W4 D" `" u% t( }

机器学习参考复习篇

) M# O# l  v" L1 o3 M0 _" ]课程介绍：
6 X# I3 ^0 x9 H5 L+ [
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。

# Z' X: Z/ W; ^/ f- C9 c课程目录：

【知识补充】machine-learning(hinton)
6 C. E5 f' V! M# k, X" B
【知识补充】Practical Machine Learning
0 S' F" x& i5 t7 w/ ^+ P
& @# B) |; @" d7 p; g【知识补充】机器学习（斯坦福-Andrew NG）