星期四, 五月 03, 2012

关于机器学习的几个视频资源



最著名的视频课程可能就是斯坦福大学的机器学习公开课,在网易公开课栏目可以观看全部的20节课程。其中15节已经翻译有中文字幕。缺点是视频不算很清晰,而且好象全是黑板推算,理论性很强。
http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html


另外的一个就是Coursera提供的课程,其主讲人仍然是斯坦福大学的Andrew Ng。视频制作非常精良,和前者的区别在于起步简单些,先从线性代数和一元回归讲起。使用的是Octave(类似Matlab)作为实现工具。另外Coursera有班级、作业、考试,最后还会给你一张证书。
https://class.coursera.org/ml/class/index




O'REILLY也推出一个机器学习导论视频,主讲人是bitly的首席科学家Hilary Mason。在这个视频中,她用python为工具,讲解了基本的无监督学习和有监督学习,这是一个总长只有3小时左右的导论性质课程。在这里可以下载到。
http://ebookee.org/Hilary-Mason-An-Introduction-to-Machine-Learning-with-Web-Data-2011_1815307.html

5 条评论:

  1. 再提供一个下载地址,http://www.verycd.com/topics/2919309/

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  2. 再提供一个下载地址,http://www.verycd.com/topics/2919309/

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  3. 你好。看了NG在网易上的公开课,确实理论上很强,深深的折服于其中。我想请问下,有什么好的方法指引让理论应用到实践?

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    1. 1、学习一种工具
      2、用工具去探索研究数据集
      3、用工具去实现挖掘算法

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