在这里, 我们汇总了包括 15 个机器学习课程课程大多数都是免费的, 无需注册就可以自主学习这些课程包括决策树朴素贝叶斯逻辑回归神经网络和深度学习贝叶斯学习支持向量机和核方法聚类无监督学习强化学习和学习理论
如果你需要回顾机器学习的背景知识, 卡内基梅隆大学的杰夫. 戈登教授为机器学习做了一个伟大的视频讲座系列数学背景你可以先学习这个, 接着在进行深度的机器学习的学习
1.神经网络与机器学习简介: 杰弗里 E. Hinton, 多伦多大学. 2014
2.机器学习: 鲁斯兰 Salakhutdinov, 卡内基梅隆大学, 苹果 AI 研究总监本课程在多伦多大学教授. 2015 年
3.机器学习和模式识别: Yann LeCun, 纽约大学人类发展研究所所长, 现就职于 Facebook.2010 年
4.从数据中学习: Yaser S. Abu-Mostafa, 加州理工学院. 2012
5.机器学习: 基利安. 温伯格, 康奈尔大学. 2017 年
6.机器学习: Andrew Ng, 斯坦福大学 Coursera, 课程从 2017 年 12 月 25 日开始
7.机器学习的神经网络: 杰弗里 Hinton, 多伦多大学 Coursera 他的 2014 年课程的新版本从 2017 年 12 月 25 日开始
8.机器学习和自适应智能: 尼尔劳伦斯, 谢菲尔德大学亚马逊机器学习总监. 2015 年
9.介绍神经网络和机器学习: 罗杰. 格罗斯, 多伦多大学. 2017 年
10.信息论, 模式识别和神经网络: 大卫麦凯, 剑桥大学
11.机器学习: 汤姆. 米切尔和玛丽亚. 弗洛里娜. 巴尔坎, 卡内基. 梅隆大学 2015 年
12.机器学习: Michael Littman,Charles Isbell 和 Pushkar Kolhe, 佐治亚理工学院通过 Udacity.2017 年
13.机器学习简介: Sargur Srihari, 布法罗大学. 2017 年
14.
机器学习 - 纳米学位
:Arpan Chakraborty,David Joyner,Luis Serrano,Sebastian Thrun,Vincent Vanhoucke 和 Katie Malone,Udacity.2017 年
15.教程: 机器学习: 安德鲁. 摩尔, 卡耐基梅隆大学计算机学院院长
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