今天我推荐 10 门机器学习课程，包括课程视频。 本教程由来自硅谷的计算机科学家 Chip Huyen 编写。 Chip Huyen 是斯坦福大学计算机科学学士和硕士学位，她在斯坦福大学创建并教授深度学习课程。
Chip Huyen 主页：
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言归正传电机学视频教程电机学视频教程，这份机器学习课程清单是艾可可老师整理并携带的，强烈推荐！ 下面一一介绍。
1.“和”（斯坦福概率与统计）
本课程旨在为概率和统计学的研究提供一种易于理解、包容和支持性的方法。 方便大家快速掌握核心知识。
课程地址：
//gse---和-
2.《》(麻省理工学院线性代数)
课程地址：
///18-06----2010/
3.“:for”（斯坦福卷积网络视觉识别）
课程主页：
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视频：
/?列表=-
B站视频：
/视频//
4.《Deep for》（程序员实用深度学习）
课程主页：
.fast.ai/
视频：
/?列表=-
参考：
fast.ai/2019/01/24/-v3/
B站视频：
/视频//
5.《：with Deep》（斯坦福深度学习自然语言处理）
课程主页：
/class//index.html#
视频：
/？列表=
B站视频：
/视频//
6.《》（斯坦福机器学习课程）
这是 Ng Enda 的热门机器学习入门课程！ 本课程基本涵盖了机器学习的主要知识点，例如：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等。而且，课程中没有复杂的公式推导和理论分析。课程。 Ng的目的是让机器学习初学者能够快速全面了解整个机器学习知识点，更容易快速上手。
课程主页：
/学习/-
7.《概率图模型》（斯坦福概率图模型专题课程）
课程地址：
//--
8.“to”（强化学习简介）
视频：
/?列表=-
9.《Full Stack Deep》（全栈深度学习训练营）
课程主页：
/
B站视频：
/视频/
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/full-stack-deep-/fsdl-text--
10-1。 《How to Win a Data: Learn from Top》（学习如何赢得来自Top的数据科学竞赛）
课程主页：
/学习/-数据-
10-2“：CS188.1x”（伯克利人工智能）
课程主页：
/~cs188/fa18/
edX课程地址：
///CS188.1x-4///
B站视频：
/视频//
艾克克老师评价：添加了转链接后，我自己瞬间感动了。 作为一名读者，当我看到这 10 个机器学习清单时，我感觉我又读了一遍！
有兴趣的读者可以按照列表顺序学习，也可以根据自己的实际情况选择相应的课程。 希望对您有所帮助！
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