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学习机器和深度学习的十大课程（2020 年）
机器学习课程 - 终极清单
来源:AI夏令营你知道当我开始学习机器学习时，我希望得到什么。一门一应俱全的机器学习课程。当时，要找到一门包含所有必要概念和算法的好课程真的很棘手。所以我们被迫在网上搜索，阅读研究论文，买书。
幸运的是，情况不再如此。现在我们处于完全相反的情况。有这么多课程。我怎么知道哪一个好，其中包括我需要学习的所有内容。所以在这里我整理了一份最受欢迎和教学最好的课程清单。
我对其中大部分都有亲身体验，我强烈推荐所有这些课程。我认识的每一位机器学习工程师或数据科学家都推荐其中的一门或多门。所以不要再找了。好的，让我们开始吧。
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斯坦福大学的这门课程被许多人认为是最好的机器学习课程。该课程由 Andrew Ng 亲自授课（如果您不认识他，他是斯坦福大学教授、Coursera 联合创始人、Google Brain 联合创始人和百度副总裁），涵盖了您需要了解的所有基础知识。此外，该课程的评分高达 4.9 分（满分 5 分）。
该课程内容完全独立，适合初学者，因为它会教您线性代数和微积分的基本原理以及监督学习。我能想到的一个缺点是，它使用 Octave（Matlab 的开源版本）而不是 Python 和 R，因为它真正希望您专注于算法而不是编程。
费用：免费审核，如需证书，则需支付 79 美元
完成时间：76 小时
评分：4.9/5
教学大纲：单变量线性回归
线性代数复习
多变量线性回归
Octave/Matlab 教程
逻辑回归
正则化
神经网络：表示
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