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



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学海无涯苦做舟

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