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机器学习介绍：
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6 Z, d) z3 u# B5 }4 }. J 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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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。8 U& b& g _& v. R
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推荐理由：7 q$ [! ~! a. F8 ]
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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
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课程介绍：
; Y& x6 ~2 u- s/ o9 z+ ^6 P0 `$ T% m* _1 g1 D
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。
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# I% L d# F) Y! S课程目录：
! ? V( f3 B. P+ W7 K/ c$ y. E( v( [. b. U5 M! T! y
【重点课程】大数据算法基础教程 22课4 r! t4 @. G0 {
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【重点课程】机器学习算法视频教程（重点） 10课( T# L2 v# l" E) ?& p# T W1 f9 d
; C) ?! `' ^9 v( j: F
【重点课程】机器学习之深度算法 30课' o4 l$ j+ ~9 v
' r4 N6 j+ i8 W/ n【重点课程】算法公开课 20课' H: d. a7 D2 C: \ P/ ]7 l# G
0 H. B8 \8 M# W6 g' Y5 t% _【参考学习】机器学习中的数学 4课
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8 {* N$ V2 j- O7 J, l【参考学习】机器学习视频教程 42课
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机器学习编程语言篇
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. F Y$ l7 n+ |5 ^& _课程介绍：
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0 T X) p6 y" | 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。2 i n/ T7 n# _2 W8 e* K2 }
3 K; a* D" g! g课程目录：' m8 m5 q2 k, y& b
5 U0 _+ p: H2 \7 X【重点课程】Linux Shell编程从初学到精通 17课
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: [ c. D5 U/ Q& B& y【知识拓展】Linux集群应用实战视频 43课7 A7 P3 Y" q! U6 b
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【重点课程】Scala语言入门 5课# Z3 h! Z; k; s& \. h8 Z1 e
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【重点课程】Spark入门到精通 8课
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w& h- @- y. o, u2 _9 U( V【重点课程】Spark机器学习入门到精通 8课
4 E" e9 f8 ]+ x5 o2 r/ {! `8 {4 M( R
【重点课程】零基础入门学习Python 42课
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# B( z8 T2 ]8 R" h: H' C/ i0 E【参考学习】Python网络程序开发 12课
5 ]1 n; }" |& Z, w9 Q) Q0 q7 s. i! c; e; r) P
【重点课程】mahout机器学习平台 7课3 F' W# E$ J& \$ o
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机器学习应用篇
' r H7 v" |: A5 Y. y课程介绍：
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4 v7 Z6 L: S" ~/ n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。
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课程目录：3 p0 B0 ]" y, i8 a
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【重点课程】实战coding直播（python） 6课
: n' F' L, N* e6 L' l. H' v
, U C% Q O2 A& h1 R* o. B: C【重点课程】大数据之机器学习视频教程（重点） 11课
5 _2 p5 [; x' _$ g& _& s8 e* G) C. ~- v# U& g$ h6 a6 P9 X
【参考学习】机器学习课程（重点） 19课
! ?9 p" ]% l) o( M' B' E2 C4 h2 t2 F/ ]: u0 ?, t! \
【重点课程】机器学习基石视频课程 66课1 X- u A" {2 Z6 u& ]
; s# U+ Y# z! f1 {3 @
【参考学习】台湾机器学习技法 16课
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【参考学习】机器学习公开课 11课
5 x& Y! b; C" p2 F8 J& R$ h \+ J- B, b0 {$ x2 \
【重点课程】机器学习课程视频 19课
! U$ t0 w) n8 e/ L9 U9 q# e1 C! g
( K4 H) \3 D8 y& k; R【参考学习】机器学习线下培训视频 8课; Y1 P+ {: s+ o$ R3 i
& o6 h5 @0 W) \' p4 Z' s机器学习面试篇& a6 o' q" [+ h& Y
1 {: I6 _0 g3 D) R8 X* Q. P, Y
课程介绍：
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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; y8 N8 g/ R( s5 H0 H
& B' C- O+ a8 m1 `2 ?7 w; S课程目录:6 D5 Q D& g7 Y: j! _
" r# Y, B: v, I6 R3 z
【重点课程】面试求职公开课（重点） 14课
* ?( k- [) D6 Y% T6 e' @' c$ u! P8 S4 h' t6 P9 K+ W6 }5 R( ^
【重点课程】面试算法讲座视频 3课0 o1 `: z# _- ^' X+ F9 F
& K1 n# \" @- L6 X9 r V, e
机器学习参考复习篇+ n* E ~' W( j, o5 x+ K
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课程介绍：8 S6 `9 v% V' a
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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。
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课程目录：
- ?5 t; H7 y7 K, s0 t" L- m) f0 P {( Y, a. u/ i
【推荐学习】斯坦福机器学习公开课（英语） 19课# N3 ]. `* P* U- ^& ]
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【知识补充】CMU - Machine Learning - Tom Mitchell（英语） 24课
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# `3 }% `- @8 e4 w$ N/ \【知识补充】Toronto - Machine Learning - Hinton（英语) 70课& F6 j) U5 [0 A8 I
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【知识补充】2014斯坦福大学机器学习mkv视频 19课
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: b! z7 b" O2 b. K【知识补充】斯坦福机器学习算法（英文） 19课
/ A2 N& ^2 W/ {
- `8 c- n9 Q8 h3 s1 k+ t/ a【知识补充】斯坦福公开课NG：机器学习 19课
( Z; n+ R+ Z- X; p7 P4 Q
a9 S+ Y; H. S! S【推荐学习】深度学习视频教程(英语) 16课8 A9 P( A9 _- D" c6 F2 J
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发表于 2022-6-23 23:21:03
