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业内最流行机器学习在线课程汇总

业内最流行机器学习在线课程汇总

作者: 阿里云云栖号 | 来源:发表于2017-12-28 13:41 被阅读3911次

    在这里,我们汇总了包括15个机器学习课程。课程大多数都是免费的,无需注册就可以自主学习。这些课程包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、贝叶斯学习、支持向量机和核方法、聚类、无监督学习、强化学习和学习理论。

    如果你需要回顾机器学习的背景知识,卡内基梅隆大学的杰夫·戈登教授为机器学习做了一个伟大的视频讲座系列数学背景。你可以先学习这个,接着在进行深度的机器学习的学习。

    1.神经网络与机器学习简介:杰弗里E. Hinton,多伦多大学.2014。

    2.机器学习:鲁斯兰Salakhutdinov,卡内基梅隆大学,苹果AI研究总监。本课程在多伦多大学教授.2015年。

    3.机器学习和模式识别:Yann LeCun,纽约大学人类发展研究所所长,现就职于Facebook.2010年。

    4.从数据中学习:Yaser S. Abu-Mostafa,加州理工学院.2012

    5.机器学习:基利安·温伯格,康奈尔大学.2017年

    6.机器学习:Andrew Ng,斯坦福大学Coursera,课程从2017年12月25日开始。

    7.机器学习的神经网络:杰弗里Hinton,多伦多大学Coursera。他的2014年课程的新版本从2017年12月25日开始。

    8.机器学习和自适应智能:尼尔劳伦斯,谢菲尔德大学亚马逊机器学习总监.2015年。

    9.介绍神经网络和机器学习:罗杰·格罗斯,多伦多大学.2017年。

    10.信息论,模式识别和神经网络:大卫麦凯,剑桥大学。

    11.机器学习:汤姆·米切尔和玛丽亚·弗洛里娜·巴尔坎,卡内基·梅隆大学。2015年。

    12.机器学习:Michael Littman,Charles Isbell和Pushkar Kolhe,佐治亚理工学院通过Udacity.2017年。

    13.机器学习简介:Sargur Srihari,布法罗大学.2017年。

    14.机器学习 - 纳米学位:Arpan Chakraborty,David Joyner,Luis Serrano,Sebastian Thrun,Vincent Vanhoucke和Katie Malone,Udacity.2017年。

    15.教程:机器学习:安德鲁·摩尔,卡耐基梅隆大学计算机学院院长。

    PS:如果英文不是特别强,欢迎观看阿里云大学出品的机器学习在线课程。

    本文由阿里云云栖社区组织翻译。

    文章原标题《15 Machine Learning Online Courses and Tutorials》,

    作者: sky  https://sky2learn.com/

    译者:虎说八道

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