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2019年最佳机器学习课程推荐

机器学习正在迅速成为计算机科学领域中最有趣和最具活力的一部分，它已广泛应用于各行各业，以提升效率和智能化水平。聊天机器人、垃圾邮件过滤、广告投放、搜索引擎和欺诈检测等都是机器学习模型在日常生活中的实际应用。

机器学习本质上是寻找模式，并通过数学模型解决人类难以解决的问题。不同于涵盖探索性数据分析、统计、沟通和可视化等主题的数据科学课程，机器学习课程更专注于教授机器学习算法及其在编程语言中的应用。

以下是2019年最受欢迎的五门机器学习课程：

最佳五个机器学习课程：

1. 机器学习 - Coursera

   • 课程链接: Coursera机器学习
   • 创建者: Andrew Ng，斯坦福大学教授及Coursera创始人之一
   • 课程特点: 使用Octave作为编程语言，适合初学者掌握基础知识。
   • 主题: 单变量线性回归、线性代数复习、多变量线性回归、逻辑回归、正则化、神经网络、支持向量机、降维、异常检测、推荐系统、大规模机器学习等。

2. 深度学习专项课程 - Coursera

   • 课程链接: Coursera深度学习专项课程
   • 创建者: Andrew Ng
   • 课程特点: 更高级，适合对神经网络和深度学习感兴趣的学员，使用Python和TensorFlow。
   • 主题: 神经网络基础、优化算法、深度卷积模型、物体检测、递归神经网络、自然语言处理等。

3. 运用Python进行机器学习 - Coursera

   • 课程链接: Coursera IBM机器学习Python课程
   • 提供者: IBM
   • 课程特点: 初学者友好，强调Python编程，适合对数学要求不高的学员。
   • 主题: 机器学习基础、回归、分类、聚类、推荐系统等。

4. 高级机器学习专项课程 - Coursera

   • 课程链接: Coursera高级机器学习专项课程
   • 提供者: 国立研究大学高等经济学院
   • 课程特点: 高级课程，涵盖多种网络类型，适合希望深入了解机器学习技术的学员。
   • 主题: 深度学习、数据科学竞赛、贝叶斯方法、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等。

5. 机器学习 - EdX

   • 课程链接: EdX哥伦比亚大学机器学习课程
   • 提供者: 哥伦比亚大学
   • 课程特点: 高级课程，需要较强的数学基础，强调概率方法。
   • 主题: 最大似然估计、线性回归、岭回归、贝叶斯分类器、支持向量机、聚类、非负矩阵分解、马尔可夫模型等。

如何选择一门优秀的机器学习课程

优秀的机器学习课程应当严格聚焦于机器学习，使用开源编程语言（如Python、R或Octave）进行教学，并包含丰富的实践任务。此外，课程应包含清晰的数学解释，有趣的讲师和引人入胜的讲座。

推荐书籍

如果你刚开始学习机器学习，以下两本书籍将对你有很大帮助：

1. 《统计学习简介》

   • 链接: 免费在线版
   • 书籍特点: 提供了机器学习技术的清晰解释和示例，适合理解数学直觉。

2. 《运用Scikit-Learn和TensorFlow进举动手机器学习》

   • 链接: Safari订阅
   • 书籍特点: 专注于Python编程，适合实际项目应用。

学习指南

在开始学习机器学习之前，你需要掌握线性代数、概率论、微积分和编程基础。推荐的Python学习资源包括Dataquest.io的免费课程。

基本算法

掌握一些基础的机器学习算法是必要的，包括线性回归、逻辑回归、k-Means聚类、k-最近邻居、支持向量机、决策树、随机森林和朴素贝叶斯。

实践项目

在学习过程中，实践项目可以帮助你更好地理解机器学习。推荐参考此示例列表寻找灵感。

阅读最新研究

机器学习是一个快速发展的领域，定期阅读最新的研究成果有助于你紧跟行业发展。你可以通过Google学术搜索获得相关通知，以便及时了解最新进展。