机器学习专家系列精品课程零基础到精通(全套)

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机器学习介绍:

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。

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!

机器学习理论篇

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。

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

【重点课程】算法公开课 20课

【参考学习】机器学习中的数学 4课

【参考学习】机器学习视频教程 42课

机器学习编程语言篇

课程介绍:

 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】Linux Shell编程从初学到精通 17课

【知识拓展】Linux集群应用实战视频 43课

【重点课程】Scala语言入门 5课

【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

【重点课程】零基础入门学习Python 42课

【参考学习】Python网络程序开发 12课

【重点课程】mahout机器学习平台 7课

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。

课程目录:

【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

【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

【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

【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

机器学习面试篇

课程介绍:

机器学习面试指导的课程,提高应聘者的通过率,值得一看。

课程目录:

【重点课程】面试求职公开课(重点) 14课

【重点课程】面试算法讲座视频 3课

机器学习参考复习篇

课程介绍:

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:

【推荐学习】斯坦福机器学习公开课(英语) 19课

【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

【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

【知识补充】斯坦福公开课NG:机器学习 19课

【推荐学习】深度学习视频教程(英语) 16课

原文链接:http://geek.csdn.net/news/detail/248796

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