我们很多人都没有注意到，其实 YouTube 上面有大量免费的机器学习的指导课程。你无须再等待 MOOC 课程的更新了，可以在 YouTube 上面找到你想要的。去年，我们在 Top YouTube Videos 里面推荐了大量神经网络、深度学习和机器学习方面的优秀视频，但是很多视频已经有些过时了，所以这里我们需要更新一下视频推荐。 （备注：请自备梯子科学上网观看） 本文可以帮助你发现新的工具、技术、方法等。你要牢记这句话：对新知识的学习要像生命对于活水的需求一样迫切，永远不要停下追赶新知识、新观点的脚步。
本文介绍了机器学习的概念、应用、理论和技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，还介绍了机器学习工具和编程语言以及机器学习面试题和参考复习资料。
【新智元导读】2016 年就要过去了，关于机器学习的知识储备你觉得自己做得如何？下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章，汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程，分类整理，初学者、进阶级还是资深研究员，都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图，观看的话请复制文中的链接哦。 目录 第一部分：机器学习入门 怎样在 6 个月内成为数据科学家 CMU统计机器学习课程 滑铁卢大学机器学习课程 Python 应用机器学习课程 导论：Python 数据科学 SciPy 机器学习导论课 Py
选自KDnuggets 作者：Thuy T. Pham 机器之心编译 参与：微胖、黄小天 虽然 YouTube 有很多不错的机器学习视频，但是很难搞清楚是否值得一看，何况每分钟上传的视频长达 300 小时。在本文中，我们整理了观看量最高的十大机器学习视频。今天这篇推送更新了之前颇受欢迎的博文（2015 年 Youtube 最受欢迎十大机器学习视频，https://goo.gl/6ElLdd）。另外，我们也添加了 4 个最受欢迎的相关视频列表（本文第二部分）。 这份顶级机器学习视频排名包括斯坦福、 加州理工、
导读：下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章，汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程，分类整理，初学者、进阶级还是资深研究员，都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图，观看的话请复制文中的链接哦。 目录 第一部分：机器学习入门 怎样在 6 个月内成为数据科学家 CMU统计机器学习课程 滑铁卢大学机器学习课程 Python 应用机器学习课程 导论：Python 数据科学 SciPy 机器学习导论课 Python Pandas 数据分析 CS50 机器学习课程 Pandas 初
【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 基于TensorFlow的机
目前，人工智能（AI）非常热门，许多人都想一窥究竟。如果你对人工智能有所了解，但对机器学习（Machine Learning）的理解有很多的困惑，那么看完本文后你将会对此有进一步深入理解。在这里，不会详细介绍机器学习算法的基本原理，而是通过将比较有意思的视频（YouTube）和文字相结合，逐渐增加对机器学习基础的理解。 当看到本文时，请坐下来放松一下。因为下面的这些视频需要花费一点时间，但看完视频后，你肯定会被吸引继续阅读下去。此外，当阅读完本文后，你应该会对现在最热门的技术——机器学习有了全面的知识基础，并对此产生学习热情，最终能学到什么程度完全取决于个人的努力，本文只是一块敲门砖。
本文整理自Bitmovin的VideoTech Deep Dive: Super-Resolution with Machine Learning博文系列，作者是Adithyan Ilangovan，介绍了超分辨率的基本概念以及相关技术。
CDA字幕组 翻译整理 世界中充满了数据，大量的数据。图片、音乐、文字、电子表格还有视频。而且在短时间内丝毫没有放缓的趋势。机器学习给所有的数据带来意义。 Arthur C. Clarke有一句名言(英国作家 发明家 主要作品《2001太空漫游》)。 "任何足够先进的技术无异于魔法"。 我发现与其说机器学习是魔法，不如说是可以利用的工具和技术，从而用你的数据解答问题。 这是Cloud AI Adventures系列视频，我叫 Yufeng Guo。在每一期视频中我们将探究机器学习的艺术
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
现在，两位MIT博士小姐姐搞了一套机器学习入门教程ML Tidbits，以短视频的方式，讲解机器学习中的单个知识点，解释具体的一个问题。
本人是个对数学和人工智能极其感兴趣的人。平时，我也在线上线下经常与国内外的朋友讨论人工智能的各种方面，无论是技术方面还是哲学方面。我帮助过很多实习生和网上的学生，带领他们从入门一步步过渡到足够从事数据挖掘工作。在此期间，我发现了一件很有趣的事情，所有技术好的数据分析/挖掘工作者，都是喜欢"主动学习"的人。
李宏毅老师现任台湾大学电气工程助理教授，研究重点是机器学习，特别是深度学习领域。他有一系列公开的机器学习课程视频，在机器学习领域是很多人入门的教材，人气不输吴恩达的 Coursera 机器学习课程。
这年头，谈话间，不夹杂点“人工智能”，“机器学习”，“深度学习”这样的字眼，就跟九十年代追不上互联网的时髦一样——丢份！ 可是呢，说白了，真正懂行的没几个，真的没几个。 几个月前，我也属于多少能跟风提两嘴，但当真不明白这人工智能到底根子上是啥玩意儿的吃瓜群众。谁要是跟我提里面的技术细节，我更是崩溃：shut up。 不过，几段视频彻底改变了我的认识，它里面用了极其通俗易懂的语言和卡通画面，让我明白了人工智能、机器学习里面到底是什么鬼，特别有意思。在这个基础上，我在这个领域开始真正成长了。 如果你也跟我一
Facebook机器学习指南是由Facebook机器学习团队开发的视频系列，由六部分组成。该系列分享了现实世界实践，提供了如何将机器学习功能应用于实际问题的实用技巧。
课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）： https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 之前，我们推送了由sky2learn整理的15大深度学习课程。这次，我们整理了15个必看的机器学习课程。这些课程内容包括决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，神经网络和深度学习，估计，贝叶斯学习，支持向量机和核方法，聚类，无监督学习，提升算法，强化学习和学习理论。 Geoffrey Hinton——神经网络与机器学习导论（csc321），2014年 该课程包括视频讲座 链接：http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/cs
“Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序，可让我们创建并共享代码和文档。它提供了一个环境，你可以在其中记录代码，运行代码，查看结果，可视化数据并在查看输出结果。”
李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一，也被称为中文世界中最好的机器学习视频。李老师以幽默风趣的上课风格让很多晦涩难懂的机器学习理论变得轻松易懂，他将理论知识与有趣的例子结合在课堂上展现，并且对深奥的理论知识逐步推导，保证学习者能够学习到问题的精髓所在。比如老师会经常用宝可梦来结合很多机器学习算法。对于想入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。
机器学习在很多眼里就是香饽饽，因为机器学习相关的岗位在当前市场待遇不错，但同时机器学习在很多人面前又是一座大山，因为发现它太难学了。在这里我分享下我个人入门机器学习的经历，希望能对大家能有所帮助。
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【导读】关于机器学习的学习资料从经典书籍、免费公开课到开源项目应有尽有，可谓是太丰富啦，给学习者提供了极大的便利。但网上比比皆是的学习资料大部分都是英文材料，这可难倒了英语不好的学习者，单词不认识，理解不到位。小编不禁想问：就真的就没办法了嘛。其实也不尽然，中文还是有一些不错的学习资料的，像周志华老师的西瓜书，李航老师的统计学习方法等等都是相当经典的学习资料。今天的主角LeeML-Notes也是和一门中文经典视频课程--台大李宏毅的机器学习相关。
机器学习领域的创始人Arthur Samuel（亚瑟·塞缪尔）早在1959年就给机器学习（Machine Learning，ML）下了定义：机器学习是这样的一个研究领域，它能让计算机不依赖确定的编码指令来自主的学习工作。
在学习机器学习的这条路上， 埋头啃书肯定不是最好的方式， 书里的内容不一定是最丰富的， 牢固掌握还是要结合课堂经验+动手实践， 今天小编就要推荐一套，非常实用的机器学习入门课程，是那种有老师带着讲，有老师带着操作，有老师为你答疑，完整学完可以直接就业的实用课程—— ---- 每周二晚更新 《零基础入门机器学习》 （扫描下方二维码进入专栏） 本课程计划将用20+期直播课 从零基础开始讲解经典机器学习算法 从线性模型一直讲到神经网络，手把手带你学习常用框架。 本课程⾯向机器学习零基础的同学，几乎涉及入门机器
专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选
最近几年人工智能这个词很火，在百度的搜索词条上居高不下，电影中的那些硬核高科技也逐渐出现在我们身边。但是什么是人工智能呢？
机器学习越来越火爆，各种资料也越来越多。在网上随意一搜，就能看到一大串长长的书单和一大堆视频教程。堆积如山的资料，很容易让新手一脸懵逼，无所适从，最后没当成炼丹术师，反而成了著名的资料收藏家。 怎样避免成为资料收藏家？道理大家都懂，不就是挑好学习资料后狠下心钻研下去，没学好前尽量不再换教材嘛。但是，说起来很简单，做起来并不容易，毕竟第一步挑资料就不容易。这时，该怎么办？当然是来看这篇新手指南。
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 @酱番梨 问：如何看待Siraj发布的新视频《量子机器学习》？ 视频链接：https:
这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选取其中一项资源，一本书，或者一个库，从头到尾的读一边，或者完
如果你对人工智能和机器学习的理解还不是很清楚，那么本文对你来说将会很有用。我将配合精彩的视频和文字解说来帮助你全面理解机器学习。
李宏毅（Hung-yi Lee）目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授，他曾于 2012 年获得台湾大学博士学位，并于 2013 年赴麻省理工学院（MIT）计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）做访问学者。他的研究方向主要是机器学习（深度学习）和语音识别。
可能受到新冠病毒的影响，台大也开始了网课教学。李宏毅上传了2020版本的机器学习视频，可以说是非常好的学习资料（尽管其中多数都是2017、2019的视频，但有部分更新）。
李宏毅 机器学习 丨1. Introduction of this course（机器学习介绍）
全球AI第一大厂Google推了新课程！ 📷 Google今天上线了一个“机器学习速成课程”，英文简称MLCC。用他们自己的话来形容，这个课程节奏紧凑、内容实用。 量子位觉得还有很意外的两点：它，竟然，基本可以全程中文！（地址见评论 还不要钱~ 📷 听完这个课程总共需要大约15小时，包含大量教学视频，还有对算法实际运用的互动直观展示，让用户可以更容易地学习和实践机器学习概念。课程共25节，还有40多项练习。 据Google介绍，这个课程本来是工程师教育团队为自家员工开发的，也就
能够在设备或边缘上执行基于机器学习的任务，而不是将其发送到云端进行处理，许多人将其描述为“机器学习演进的下一个阶段”。有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。
---- 新智元报道 作者：马文、克雷格 【新智元导读】3月的第一天，谷歌就为各级别的AI开发者和研究人员带来了福利：免费的机器学习和人工智能课程。首先推出的机器学习速成班课程约为15小时，包括互动课程、谷歌研究人员的讲座以及40多个练习，全是干货！ 3月的第一天，谷歌发福利了！ 今天，谷歌上线人工智能学习网站Learn with Google AI，网站设有一门名为机器学习速成班（Machine Learning Crash Course ，MLCC）的免费课程。该课程基于谷歌内部课程，最初
【新智元导读】3月的第一天，谷歌就为各级别的AI开发者和研究人员带来了福利：免费的机器学习和人工智能课程。首先推出的机器学习速成班课程约为15小时，包括互动课程、谷歌研究人员的讲座以及40多个练习，全
选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
感谢李宏毅老师的分享，他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
机器学习有助于在可观察性数据中检测不需要的行为，这使您更容易发现应用程序中的性能下降的服务或实例
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