机器学习专家系列精品课程零基础到精通（全套）

初夏的温度

机器学习介绍：
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6 q0 E! T. ^8 f* B6 U. V: E: n4 h      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。
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) n) y' l' J& s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。
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推荐理由：

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

0 K' L/ W) d7 j4 I) Q6 f8 l课程介绍：

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。

4 U" \/ _+ p5 ]) j% J% y$ Q- S* s1 ^课程目录：

【重点课程】大数据算法基础教程 22课

【重点课程】机器学习算法视频教程（重点） 10课

【重点课程】机器学习之深度算法 30课
7 h2 ~7 w) @, U7 Z1 T9 H
【重点课程】算法公开课 20课
- d( g- x5 ~" m2 P/ J" I
【参考学习】机器学习中的数学 4课
2 q* h( j: ^5 t+ w' A+ E
4 p0 C  ^& f6 P  A) n【参考学习】机器学习视频教程  42课
: ?7 M6 g' n8 O2 M5 v+ G
0 D- z: b! [6 h, Q( i7 ]- k机器学习编程语言篇

2 D+ X' r0 n# K& P& v/ n5 t7 ?7 z, p$ b课程介绍：

- q5 h  Q. r& a& m/ t     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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' w# _; T0 p. {4 ^! Q课程目录：
6 v( X& c1 l) i3 Y  p; z
! Z: \; D, U/ I- k: d7 B【重点课程】Linux Shell编程从初学到精通 17课
$ I# A0 K7 j: c* y
【知识拓展】Linux集群应用实战视频 43课

: E" r; i: `1 |6 C& F3 i" h3 D; d8 d【重点课程】Scala语言入门 5课

* e. L- c, E! p. V【重点课程】Spark入门到精通 8课

【重点课程】Spark机器学习入门到精通 8课
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【重点课程】零基础入门学习Python 42课
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% W* i; ]! Z& M! P6 J【参考学习】Python网络程序开发 12课
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7 e: N" _6 p5 E% I) F" {【重点课程】mahout机器学习平台 7课
% k* p# N0 h2 R" D9 @9 I
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。
* G" K, v+ a; o  B
课程目录：
- {9 P, l6 Q+ z2 ^+ X) U& R6 {
4 K  O; g5 F0 n0 D8 z0 o【重点课程】实战coding直播（python） 6课

【重点课程】大数据之机器学习视频教程（重点） 11课
' g9 ]: p( B% \! V; y# s2 E& Z4 m
& M/ {# X/ w4 Z【参考学习】机器学习课程（重点） 19课

【重点课程】机器学习基石视频课程 66课
% J4 u$ m& o: n+ `- z
" Q6 M) y; r4 m' e% R  e【参考学习】台湾机器学习技法 16课

【参考学习】机器学习公开课 11课
8 `' ?$ d9 ]  T2 w5 i
2 A$ Q' R+ r% F& B5 u7 E【重点课程】机器学习课程视频 19课

【参考学习】机器学习线下培训视频 8课

9 R1 w$ w& B# [' f7 F+ V5 h机器学习面试篇
2 W4 s6 o' T9 x1 o: P, j  E) x
: I) N8 n2 W. ]9 h1 r( |课程介绍：
1 ~1 Z( h4 }) W/ Y' c
机器学习面试指导的课程，提高应聘者的通过率，值得一看。
* R3 c% p9 d5 O( X, D) Q- |
, D- }- ]2 f$ f/ d课程目录:

【重点课程】面试求职公开课（重点） 14课
9 G5 O7 R$ L( ]. W6 t
【重点课程】面试算法讲座视频 3课

1 d0 B$ |  m0 Y# }7 H3 T+ u- ^机器学习参考复习篇
; r' |- B5 o3 y2 N
( K  I) v* d) q  j9 V# ]/ Z课程介绍：

' d( Z- x  E7 {, P8 Z- \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：
3 J% j, _+ _2 d7 B8 u* j
; V) Z* F: A0 }6 z3 p【推荐学习】斯坦福机器学习公开课（英语） 19课
6 G/ ?5 \. H# h' k' `
5 L5 ]. h9 j2 }3 m/ t- ^$ {【知识补充】CMU - Machine Learning - Tom Mitchell（英语） 24课

【知识补充】Toronto - Machine Learning - Hinton（英语) 70课

' M- \$ _! N1 |# E& M【知识补充】2014斯坦福大学机器学习mkv视频 19课

【知识补充】斯坦福机器学习算法（英文） 19课
0 o$ i$ k" n. C2 b9 ~" x- a) t( y' ~
【知识补充】斯坦福公开课NG：机器学习 19课

, u6 L# A6 C9 b8 J' u【推荐学习】深度学习视频教程(英语) 16课


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. s9 R' r. ^5 n5 Y* {下载地址：
# Y1 L: B  D/ _( |. v+ b% B回复可查看课程下载链接&提取码
9 F8 N- L6 B! \
4 Z% C# \  P  i8 Z) u




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弱水难冰

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