 也许你想要入门机器学习却无从下手；也许你面对海量的AI资源不知如何选择；也许你想系统完整地学习一下机器学习的理论知识；也许你想深入了解机器学习经典算法的理论模型。没关系，「AI有道」给大家介绍机器学习的经典课程，并附上所有资源。 红色石头想要介绍的课程就是台湾大学林轩田的《机器学习基石》和《机器学习技法》。可能这两门课程的知名度不是特别高，但是课程质量相当不错，我也是完整学习过，确实收获很大。 本文所述的所有资源均放在了GitHub上，需要的直接点击文末「阅读原文」获取。 课程介绍 《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。《机器学习技法》课程主要介绍了机器学习领域经典的一些算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等。 林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。在此，笔者将把这两门课的所有视频、笔记、书籍等详细资料分享给大家。 首先附上这两门课的主页： https://www.csie./~htlin/ 课程视频在B站上可以直接观看哦～这里附上传送门： https://www.bilibili.com/video/av12463015/ https://www.bilibili.com/video/av12469267/ 课程内容 机器学习基石 这门课主要涉及机器学习关键问题的四个方面：
其中每个方面包含4节课，总共有16节课。具体所有课程内容如下：
The Learning Problem Learning to Answer Yes/No Types of Learning Feasibility of Learning
Training versus Testing Theory of Generalization The VC Dimension Noise and Error
Linear Regression Logistic Regression Logistic Regression Nonlinear Transformation
Hazard of Overfitting Regularization Validation Three Learning Principles 机器学习技法 这门课主要涉及机器学习经典算法的三个方面：
总共有16节课。具体所有课程内容如下：
Linear Support Vector Machine Dual Support Vector Machine Kernel Support Vector Machine Soft-Margin Support Vector Machine Kernel Logistic Regression Support Vector Regression
Blending and Bagging Adaptive Boosting Decision Tree Random Forest Gradient Boosted Decision Tree
Neural Network Deep Learning Radial Basis Function Network Matrix Factorization Finale 资源汇总 红色石头在学习这门课的过程中整理了各种课程资源，包括视频、笔记、书籍等。具体如下： 课程视频 两门课所有的教学视频都存放在百度云盘上，方便转存、下载。包括视频对应的教学ppt（pdf形式）。   课程笔记 这是笔者最用心整理也是花的时间最多的，所有精炼笔记都已发布在公众号里。读者可以边看视频边看我的笔记，希望能提供微薄之力。但是，为了便于大家线下阅读，特此将笔记整理为pdf文件，可供打印。所有精炼笔记的pdf文件都放在百度云盘上。   课程书籍 林轩田机器学习基石这门课有一个配套教材：《Learning From Data》，林轩田也是编者之一。这本书的主页为： http:/// 豆瓣上关于这本书的评分高达9.4，还是很不错的，值得推荐！可以配套视频一起学习。  机器学习技法对这本书添加了一些章节，作为扩展。原书和附加章节均放在百度云盘上。 |
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