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作者：量子位／ 铜灵

15 日，有一个机器学习人气课程冲上 GitHub  热榜，一天之内新增了近 700 star，一下子登上热门排行榜第四名。

这套课程名为 A Machine Learning Course with Python （Python 机器学习课程），其介绍中只有一句话：

这是一套容易理解并且简单的 Python  机器学习课。

入门级资源、门槛降到最低，这让不少网友心里痒痒，推特网友纷纷转推，表示期待着有空好好学习一下。

「容易理解」的 flag  绝对不是白立的，从课程设置上就能看出，里面的内容绝对友好。

这套资源主要在解决四个问题：

1. 机器学习的定义是什幺？
   
2. 什幺时候开始流行，发展趋势是什幺？
   
3. 机器学习的类别都有哪些？
   
4. 最常见的机器学习算法以及如何实现它们？
   

针对这些问题，这套课程的设置了如下目录，共分为三章：

前言

• 机器学习概览
  

  第一章：核心概念

  • 交叉验证
    
  • 线性回归
    
  • 过拟合和低度拟合
    
  • 正则化
    

    第二章：监督学习

    • 逻辑回归
      
    • 朴素贝叶斯分类
      
    • 决策树
      
    • K-近邻
    • 线性支持向量机
      

      第三章：监督学习

      • 聚类
        
      • 主成分分析
        
      • 第四章：深度学习
        
      • 多层感知机
        
      • 卷积神经网路
        
      • 自编码器
        

        不要看到这些专业词彙就被绕晕了，别忘了这可是套小白可食用的入门课。在每一个小节之后，都又细分出了更多小单元。比如在逻辑回归这一节：

        

        包含了逻辑回归的简略介绍：

        

        使用方法：

        

        然后才是需要一些门槛的数学原理：

        

        最后，还附上了相关案例及其程式码，绝知此事要躬行：

        

        虽然这套课程中没有影片，但里面用到了大量的动图元素方便理解，选择省流量课程的好去处。

        

        关键是，它还完全免费呢。

        好资源大放送

        课程传送门： 点这 。

        GitHub 传送门：点这 。

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