超人气2019哥大应用机器学习课程，视频、PPT、课后练习全套都有 | 资源

铜灵 伊瓢 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

近日，哥伦比亚大学放出了2019年春季应用机器学习课程，短短几个小时，就在微博迎来了数百次的马克与转发。

这套课程不仅包含了机器学习的基础知识，还涵盖了数据科学实践任务的具体指导，并且，课程提供的资源种类之全，让人窃喜：

无码高清有字幕的课程视频、简洁干净的对应PPT、有的放矢的课后作业、开拓视野的相关阅读……

这难道还不能俘获你那颗想求（shou）学（cang）上（ma）进（ke）的心？

一大波资源即将来袭，请做好收藏准备。错过这套最全干货，小心后悔一整年~

这课都学啥

整套课程1月下旬就开课了，会一直上到5月初，持续16个星期，基本上是以每周两节课的频率更新，中间还掺杂了春假和慕课学生可以休息一下的考试。

当然，所有的课程都保留了视频，所以，已经更新的课程也可以直接看视频和课程PPT等资料。

先来看看详细课程表。

从简单的开始，有git入门、matplotlib和可视化、监督学习、回归/分类/SVM的线性模型、聚类和混合模型、文本数据主题模型、神经网络、时序数据和调参等丰富多样的内容。

质量怎么样

我们先来看一下更新完的第二节，git教程。

课程主要以视频形式呈现，上来就有解释git的图示，画风清晰幽默的那种。

还有这种：

有代码：

也有GitHub实地操练：

有原理图：

甚至还有手动狗头表情包：

老师你是副业是微博网红吧？？？

除了视频，你还可以直接找到这节课的PPT，想怎么看，就怎么看：

甚至，还能直接用Chrome自动翻译网页把它变成中文：

这是什么神仙资源啊！

除了视频和PPT之外，老师还准备了补充的阅读资料。

比如git这节课的资料，就非常简单，包含可以翻译成中文的指南网页：

还有四岁的娃都能看懂的git小视频：

真是毫无门槛，除了三岁小孩都能学，五年级还没学TensorFlow的小朋友也可以参与进来了。

当然，也不是所有推荐阅读都这么子供向，课程表上还是安利了三本正经书的，每节课后都列了书中和课程相关的章节，可以做为补充阅读。

第一本是《Python的机器学习导论（Introduction to machine learning with python）》，作者是scikit-learn的贡献者Andreas Müller和密歇根大学的Sarah Guido。

第二本是《应用预测建模（Applied predictive modeling）》，作者是辉瑞全球研发部非临床统计主任的Max Kuhn和他的前任主管Kjell Johnson。

第三本大家相当熟悉了，Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville的《深度学习（Deep Learning）》

⭐️传送门，请注意收藏⭐️

课程主页： https://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s19/schedule/

GitHub地址： https://github.com/amueller/COMS4995-s19

PPT获取地址： https://amueller.github.io/COMS4995-s19/slides/

附送全套课程视频集合，此地址为油管原版，可选择自动英文字幕，需要科学前往：

https://www.youtube.com/playlist?list=PL_pVmAaAnxIQGzQS2oI3OWEPT-dpmwTfA

可喜可贺，爱可可老师已将原视频打包，逐一搬运到B站了：

https://www.bilibili.com/video/av41655158/

课程还在持续更新中，赶紧上车。