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

! ]7 ~6 |5 H( s) r/ e机器学习介绍：

6 |' k$ j8 t% z+ h% Z& R      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。
7 Z, J2 Q7 U$ X6 ?
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。

推荐理由：
! P* f5 B. |' n/ [8 _/ T
  C; p0 x! X- f5 r% H# C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！
9 F6 V' s6 [, b9 l; O
2 F6 X* W" i' w9 y- n

机器学习理论篇

+ i, o  \* O3 ?课程介绍：

8 l6 N  o! q+ x4 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。

课程目录：

2 N5 Q/ Y% F+ y【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】

6 a$ C0 e+ \2 T, L8 E9 q+ [3 g【重点课程】03.机器学习之深度算法 【28课时】

【重点课程】04.算法公开课 【20课时】
$ _& h5 ~* H7 a( X7 S) Z1 y2 h
- q: R+ Q; [4 q3 U2 ^, q【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】

机器学习编程语言篇

课程介绍：
" ?5 |! e" ?7 e" w( y
3 ?* s) X5 {* W% H% b: F/ l9 h1 d     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：

【重点课程】01.Linux Shell编程从初学到精通 【17课时】
, ^* }" f0 J. A9 ~
+ r- P+ b( K  K3 B【知识拓展】02.Linux集群应用实战视频 【43课时】
' w0 _* }4 s7 E! I; {/ s. \# s
" v! V% ^, s  y% l9 Z: M【重点课程】03.Scala语言入门 【5课时】

【重点课程】04.Spark 1(2).X 大数据平台V2视频教程 【10课时】
$ _) G! ^" Q# W2 s/ [7 K5 d
【重点课程】05.Spark机器学习入门到精通 【8课时】
* A% n' z3 n) x
【重点课程】06.零基础入门学习Python 【96课时】
4 f- n3 B+ S8 E8 P5 l
【参考学习】07.Python网络程序开发 【12课时】

% C1 C5 J8 e8 U5 Z- J2 O【重点课程】08.mahout机器学习平台 【7课时】

' r* k) A' q  a, o

机器学习应用篇

课程介绍：
9 ~* {7 @$ M% B$ n
( ^) q1 ~: d: a" W9 x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。
# n! `0 O/ s+ b8 |6 b2 q
课程目录：
6 d; O/ F2 C& [9 B7 t% M4 O
【重点课程】01.实战coding直播（python）【6课时】

【重点课程】02.大数据之机器学习视频教程（重点） 【11课时】
, S  r1 W. L5 @) l
【参考学习】03.机器学习课程（重点）【20课时】
6 w1 B/ B. H2 D- R
3 S8 C  ~) k; x" y0 G! 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】

【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】
. Q4 ?+ S4 C( d* x. H3 K
【参考学习】06.机器学习公开课 【11课时】

& @0 T: z  p1 r; W% C  q/ f【重点课程】07.龙星计划_机器学习_课程视频 【19课时】

【参考学习】08.机器学习线下培训视频 【8课时】
( r9 k, _- F. W
) m" u8 E2 M! |

机器学习面试篇

: a3 N" ~8 j% m: a' y. [" c课程介绍：
3 i9 k4 q% ?2 M& x" l
) o% I# J! S% T* c7 u. D7 ~机器学习面试指导的课程，提高应聘者的通过率，值得一看。

9 g. Z" ~6 R6 D! g' D课程目录:
; s) b4 v2 o( B
【重点课程】01.面试求职公开课（重点） 【14课时】
: U& |+ v. Y; W5 f. j$ O# D3 R
) o& n1 ]$ w! d【重点课程】02.面试&算法讲座视频 【3课时】

1 I+ M$ b% F5 `" _

机器学习参考复习篇

课程介绍：
% Q/ V; D$ s- [' M; E
% h4 s) B, S# j( H* v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。

课程目录：
" P9 {: t9 }) }; T+ ]5 R# T
- E/ {2 H' g0 I5 `, _【知识补充】machine-learning(hinton)
0 s/ e3 G* s: u3 L
【知识补充】Practical Machine Learning
4 d' W3 f) Z, @0 F, E
【知识补充】机器学习（斯坦福-Andrew NG）