请推荐一些机器学习入门教学

zyw365

请推荐一些机器学习入门教学 [复制链接]

请推荐一些机器学习入门教学

狗剩儿

以下是一些适合入门机器学习的教学资源：

Coursera 的《机器学习》: 由斯坦福大学的 Andrew Ng 教授主讲的这门课程是非常受欢迎的入门级机器学习课程。它涵盖了从线性回归到神经网络等各种机器学习算法。
《Python机器学习》(Python Machine Learning): 由 Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili 合著的这本

qpb1234

以下是几个适合入门学习机器学习的教学资源：

Coursera上的《机器学习》（Andrew Ng）：
- 由斯坦福大学的Andrew Ng教授主讲，是机器学习领域的经典入门课程之一。涵盖了监督学习、无监督学习、神经网络等基本概念和算法。讲解清晰，适合初学者入门。
Udacity的《机器学习基础纳米学位》：
- 这是Udacity提供的一门入门级机器学习课程，涵盖了机器学习的基础知识、常见算法和实践技巧。课程以项目为导向，通过实际项目帮助学习者掌握机器学习的基本原理和应用方法。
edX的《微软专业证书：数据科学导论》：
- 这个专业证书课程由微软提供，涵盖了数据科学和机器学习的基础知识和技能。课程内容包括数据分析、数据可视化、机器学习等内容，适合初学者入门。
DeepLearning.AI的《深度学习基础》：
- 这是DeepLearning.AI提供的一门深度学习基础课程，涵盖了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等内容。课程由Andrew Ng等知名专家主讲，适合想要深入学习深度学习的人士。
Coursera上的《数据科学导论》：
- 这门课程由Johns Hopkins University提供，涵盖了数据科学的基本概念和技能，包括数据清洗、数据分析、机器学习等内容。适合初学者入门，无需预先了解复杂的数学知识。

以上这些教学资源都是入门级别的机器学习课程，涵盖了从基础知识到实践应用的各个方面，适合不同层次和兴趣的学习者。

YF68555

当然，请看以下几个适合电子工程师入门机器学习的教学资源：

Coursera的《机器学习》（Machine Learning）：由斯坦福大学的 Andrew Ng 教授主讲，是一个非常受欢迎的在线课程。该课程涵盖了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、神经网络、支持向量机等等。
Kaggle的入门教程： Kaggle 是一个数据科学竞赛网站，提供了各种机器学习和数据科学的教程和实践项目。他们的入门教程适合那些想要通过实践项目学习机器学习的人。
Google的机器学习速成课程（Machine Learning Crash Course）：这是一门免费的在线课程，由 Google 开发，旨在向初学者介绍机器学习的基础知识和实践技巧。课程涵盖了从数据预处理到模型评估等方面的内容，非常适合想要快速入门的人。
fast.ai的课程： fast.ai 提供了一系列免费的深度学习课程，旨在让学习者以最少的数学知识入门深度学习。他们的课程结合了实践项目和理论知识，非常适合那些想要快速入门的人。
YouTube上的教学视频： YouTube 上有很多关于机器学习的教学视频，例如Sentdex的Python机器学习系列、3Blue1Brown的神经网络系列等等。这些视频可以让你在舒适的家里自学，掌握基础知识。

以上是几个适合电子工程师入门机器学习的教学资源，希望对你有所帮助！