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RedstoneWill/HsuanTienLin_MachineLearning

原作者: [db:作者] 来自: 网络 收藏 邀请

开源软件名称(OpenSource Name):

RedstoneWill/HsuanTienLin_MachineLearning

开源软件地址(OpenSource Url):

https://github.com/RedstoneWill/HsuanTienLin_MachineLearning

开源编程语言(OpenSource Language):


开源软件介绍(OpenSource Introduction):

NTU-HsuanTienLin-MachineLearning(林轩田机器学习)

1. 课程介绍

台湾大学林轩田老师曾在coursera上开设了两门机器学习经典课程:《机器学习基石》和《机器学习技法》。《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:

Hsuan-Tien Lin 机器学习基石

2. 课程内容

2.1 《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:

  • When Can Machine Learn?

  • Why Can Machine Learn?

  • How Can Machine Learn?

  • How Can Machine Learn Better?

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:

2.2 《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:

  • Embedding Numerous Features: Kernel Models

  • Combining Predictive Features: Aggregation Models

  • Distilling Implicit Features: Extraction Models

总共有16节课。具体所有课程内容如下:

3. 资源汇总

笔者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:

3.1 课程视频

课程视频在B站上可以直接观看哦~这里附上传送门:

机器学习基石(林轩田)

机器学习技法(林轩田)

3.2 课程课件

此项目包含了林轩田机器学习课程完整的课件:

3.3 课程笔记

这是笔者最用心整理也是花的时间最多的,读者可以边看视频边看我的笔记,希望能给读者提供微薄之力。所有精炼笔记都已发布在个人主页上。但是为了便于大家线下阅读,特此将笔记的pdf文件全都发布在github上,可供查阅和打印。

另外,我已经把完整的林轩田机器学习笔记整理成一个pdf文件,就放在项目根目录下了。

3.4 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:

Learning From Data

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本项目中。

4 完整下载

该GitHub项目中完整的资源均已整理好,方便大家免费下载。想要获得离线资源的可以在公众号:AI有道(ID: redstonewill),后台回复:Lin,即可获取。

5. 最后

如果觉得我的分享对你有用,那么就Star一下吧~同时,也欢迎大家关注我的微信公众号:AI有道(ID: redstonewill)。我会一如既往发布更多更好的文章给大家!一起学习,共同进步!

同时,也欢迎加入AI有道技术交流QQ群,进行交流:(群号:223490966)

个人主页

公众号:AI有道(ID:redstonewill)

博客http://redstonewill.com/

知乎https://www.zhihu.com/people/red_stone_wl

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