吴恩达 Machine Learning

课程简介

• 来源：Stanford / Coursera（Andrew Ng）
• 先修要求：Python 基础、线性代数、概率论
• 编程语言：Python（NumPy）
• 课程难度：🌟🌟🌟
• 预计学时：60 小时 +

吴恩达的 Machine Learning 课程是全球最受欢迎的 ML 入门课程，没有之一。Andrew Ng 是 AI 领域的传奇人物——Google Brain 创始人、Coursera 创始人、前百度 AI 负责人。

这门课的最大特点是讲解极其清晰。Andrew Ng 能把复杂的数学概念用直觉化的方式讲清楚，让零基础的学生也能理解。

课程资源

• 课程网站：Coursera（可免费旁听）
• 新版课程：Machine Learning Specialization（3 门课，2022 年更新）
• 课程笔记：CS229（Stanford 原版课程）

课程内容

第一部分：监督学习

• 线性回归（单变量、多变量）
• 逻辑回归
• 正则化（L1、L2）
• 神经网络基础

第二部分：无监督学习

• K-Means 聚类
• 主成分分析（PCA）
• 异常检测

第三部分：应用

• 推荐系统
• 大规模机器学习

自学建议

做所有的编程作业。 课程用 Python/NumPy 实现算法，不调库。这是最宝贵的学习体验。

不要跳过数学推导。 Andrew Ng 的数学推导非常清晰，跟着推一遍比看十遍视频都管用。

配合 Kaggle 练习。 学完一个算法，去 Kaggle 上找对应的数据集练手。

备注

这门课是 ML 入门的最佳选择。如果你只想学一门 ML 课程，选这门就够了。

新版课程（Machine Learning Specialization）用 Python 实现，比旧版（Octave/MATLAB）更实用。