机器学习最好的课程是什么？
我觉得没有最好的只有最适合的。 不同层次的人应当看不同的视频，我把Andrew Ng在coursera的ML课程和在斯坦福的课程以及林轩田老师的《机器学习基石》和《机器学习技法》都至少看过一遍。 我认为他们的层次其实是不太接近的，叙述的角度和顺序也不大一样。 我认为Ng在coursera上的视频是最简单的，也是最容易入门的，适合啥也不会，求个入门的初学者。而林老师在coursera上的《基石》和《技法》是非常符合机器学习的思想逻辑的，从用途，可行性开始引入，直到介绍一些复杂的算法，诸如GBDT，RF，SVM甚至deep learning的一些知识。这个我认为适合对机器学习有所了解，并且希望能够弄懂来龙去脉的进阶者来看。其次是Ng在斯坦福的视频，我觉得这个视频可能有些枯燥和乏味，但是里面的内容却相当的充实，有时候里面学生的提问也蛮有意思的，这个可能比较适合内心对概率统计，数学公式不抵制的进阶者来看。 每个课程都有与之配套的作业和习题，我认为是值得去完成和思考的，大有帮助，光学不练就有点假把式的感觉。 在最后我提出一个个人的想法，看完这些视频，并不能说就算入门了，其实我认为这才刚刚起步，只有看完《PRML》或者《ESL》之后，才能勉强说我入门了，因为在之后还有很多领域值得去研究。当然这不适合希望速成的人。 一家之言，欢迎讨论。