机器学习最好的课程是什么？
弱水三千，让我们取10瓢饮。 今天强烈推荐10门机器学习课程，来自前英伟达高级深度学习工程师Chip Huyen，他作为一个过来人，根据自己的经验整理了 10 门课程，并且按照学习的先后顺序进行排序。 这10门课程从基础知识逐步到实战应用，从斯坦福概率和统计、MIT线性代数等理论知识，最终到Kaggle实战，建议大家最好按照顺序进行学习。 这 10 门课程是： 简介：这个自学课程涵盖概率和统计学的基本概念，涵盖机器学习的探索性数据分析，产生数据，概率和推理四大方面。 地址： 简介：这是目前最好的线性代数课程，由传奇教授 Gilbert Strang 教授。 地址： 简介：理论与实践相平衡。这些笔记写得很好，可视化解释了困难的概念，例如反向，损失，正则化，dropouts，batchnorm 等 地址： 爱可可老师B站搬运： 简介：这个实践课程侧重于提升和运行。它有一个论坛，有关 ML 的最新最佳实践的有益讨论。 地址：https://course.fast.ai/ 爱可可老师B站搬运： 简介：任何对 NLP 感兴趣的人必须参加的课程。该课程组织良好，教学和最新研究。这门课的授课者是斯坦福 AI 实验室负责人 Christopher Manning。 地址： 爱可可老师B站搬运： 简介：这门经典课程由斯坦福出品，授课老师是吴恩达。 地址： 简介：与大多数人工智能课程自下而上的概念不同，这门课程是自上而下的。 地址： 简介：本课程以直观的解释和有趣的例子为 RL 提供了一个很好的介绍，由世界一流的专家教授授课。 地址： 爱可可老师B站搬运： 简介：大多数课程只教你如何训练和调整你的模型。这门课教你如何设计，训练和部署 A 到 Z 型号的模型。 地址： 爱可可老师B站搬运： 简介：这是一门偏向实践的课程。前面的学好了，接下来该去完善简历并拿到高薪了！ 地址： 