机器学习入门看什么视频

MJIE

机器学习入门看什么视频 [复制链接]

机器学习入门看什么视频

jianjiang

你可以选择以下类型的视频作为机器学习入门的学习资料：

在线课程视频：
- 一些知名的在线学习平台（如Coursera、edX、Udemy等）提供了专门针对机器学习入门的视频课程。这些课程通常由领域专家或教授讲解，内容涵盖了机器学习的基础知识、常用算法和实践项目。你可以选择适合自己水平和学习节奏的课程进行学习。
YouTube教学视频：
- YouTube上有很多免费的机器学习教学视频，涵盖了各种不同的主题和难度级别。你可以搜索一些知名的机器学习专家或教育机构发布的视频，如Andrew Ng、李宏毅等。这些视频通常会深入浅出地介绍机器学习的基本概念和算法，并提供实例和案例分析。
学术会议和讲座录播：
- 一些机器学习领域的学术会议（如NIPS、ICML、CVPR等）会录制和发布会议讲座的视频。这些讲座通常涵盖了最新的研究成果和技术进展，对于想要深入了解机器学习领域的发展趋势和前沿技术的人士来说是很有价值的资源。
在线社区和论坛视频：
- 在一些机器学习在线社区和论坛（如Kaggle、GitHub等）上，会有一些关于机器学习入门的视频教程或实践项目分享。这些视频通常由社区成员分享自己的学习经验和实践技巧，对于想要参与实际项目并学以致用的人士来说是很有帮助的。

无论选择哪种类型的视频，建议你根据自己的学习需求和兴趣选择合适的视频进行观看，并结合其他学习资源进行学习和实践。

大医精诚

你可能更善于通过系统性的、理论性的资源来学习。对于机器学习的入门，你可以选择一些深入且内容丰富的视频课程，以建立对基本概念的扎实理解。以下是一些值得关注的视频资源：

斯坦福大学 CS229 课程视频：这门课程由吴恩达教授讲授，内容涵盖了机器学习的基本理论、算法和应用。这些视频可以在吴恩达的个人网站或YouTube上找到。
斯坦福大学 CS231n 课程视频：这门课程专注于深度学习在计算机视觉中的应用，提供了深入的理论知识和实践经验。你可以在课程的官方网站或YouTube上找到相关视频。
Andrew Ng 的 Coursera 课程《机器学习》：这门课程涵盖了机器学习的基本概念、算法和实践技巧，适合初学者入门。课程视频可以在Coursera上找到。
Deep Learning Specialization on Coursera：这是由吴恩达和他的团队提供的一系列深度学习课程，包括神经网络、卷积神经网络、序列模型等内容。课程涵盖了深度学习的基础理论和实践技巧，适合希望深入学习机器学习的人士。
YouTube 频道：一些知名的机器学习专家和学者在其个人 YouTube 频道上分享了许多关于机器学习的教学视频和讲座，你可以根据自己的兴趣和需求搜索并观看。

这些视频资源涵盖了机器学习的基础理论、算法和实践技巧，适合希望系统地学习机器学习的人士。建议你选择一门或几门课程，系统学习其中的内容，并结合实践进行巩固和深化理解。

风语123

对于电子工程师来说，选择适合入门机器学习的视频可以有助于快速理解基本概念和技术。以下是一些值得关注的视频资源：

吴恩达的《机器学习》课程：这门课程由深度学习领域的权威人士吴恩达教授主讲，适合初学者入门。你可以在Coursera上找到这门课程，它包含视频讲座、编程作业和课程笔记等内容。
Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：这是斯坦福大学的一门深度学习课程，专注于卷积神经网络在计算机视觉中的应用。课程提供了视频讲座和课程作业，对于想要深入学习深度学习和计算机视觉的人士来说是一个不错的选择。
Deep Learning Specialization on Coursera：这是由吴恩达和他的团队开设的一系列深度学习课程，涵盖了深度学习的基础知识、神经网络、卷积神经网络、序列模型等内容。每门课程都包含视频讲座、编程作业和测验，适合初学者入门。
Kaggle Kernels：Kaggle是一个数据科学竞赛平台，上面有很多开源的机器学习项目和代码，你可以通过浏览其中的Kernel部分，观看其他人的代码和解决方案，学习他们的方法和技巧。
YouTube教学视频：在YouTube上有很多关于机器学习的教学视频，你可以根据自己的兴趣和需求搜索并观看。一些知名的机器学习专家和讲师会在YouTube上分享他们的知识和经验。

选择适合自己水平和学习风格的视频资源，结合实践和练习，可以帮助你更快地入门机器学习，并掌握相关的基本概念和技术。