哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化也许最流行的数据科学方法论来自于机器学习。机器学习与其他计算机引导的决策过程的不同之处在于，它利用数据建立预测算法。一些使用机器学习的最流行的产品包括邮政服务实施的手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器。在本课程中，作为数据科学专业证书课程的一部分，你将通过建立一个电影推荐系统来学习流行的机器学习算法，主成分分析，和正则化；学习训练数据，以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。当你建立电影推荐系统时，你将学习如何使用训练数据训练算法，以便你能预测未来数据集的结果。你还将学习过度训练和避免它的技术，如交叉验证。所有这些技能都是机器学习的基础。#机器学习

谷歌免费发布了一套 15 门课长达 300 小时的机器学习工程师课程。

谷歌免费发布了一套15门课长达300小时的机器学习工程师课程。涵盖了机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。详细的学习内容有：•机器学习基础：涵盖机器学习的基本原理和方法。•特征工程：探讨如何有效地处理和转换数据，以提高模型性能。•生产级机器学习系统：介绍如何将机器学习模型部署到生产环境中。•计算机视觉与自然语言处理：涉及图像和语言数据的分析和应用。•推荐系统：讨论如何构建个性化推荐引擎。•MLOps：聚焦于机器学习操作的实践，包括模型的部署、监控和维护。•TensorFlow、GoogleCloud、VertexAI：介绍这些工具和平台如何支持机器学习项目的开发和部署。课程地址：https://www.cloudskillsboost.google/paths/17

一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集)

一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集)作者语：作为一名拥有物理学背景的机器学习软件工程师，我觉得缺乏计算机科学学位是我长期成长的一个限制因素。为了正面解决这个问题，我利用我在网上找到的最佳资源为自己设计了这门课程，重点关注CS基础知识以及全栈开发、深度学习和自然语言处理。有通用知识课程和项目课程。通用知识课程用于将大脑中的知识索引到一个有组织的系统中。面对新问题时，至少知道要查找哪些相关信息。项目课程是真正的学习过程。边做边学是学习的唯一途径。如果你对这个课程的创建哲学感兴趣，我写了一篇关于它的文章：#计算机科学

资源780G理工科课程视频+学习资料

资源名称：780G理工科课程视频+学习资料描述：汇集多个学校的理工科优秀课程+详细学习资料，包括理工科、课程视频、通信、计算机、电子、物理、机械、数学、控制、力学、信号。链接：https://www.aliyundrive.com/s/QckcUUmtswL文件大小：784GB文件类型：#课程#理工科#课程视频#通信#计算机#电子#物理#机械#数学#控制#力学#信号来自分享：雷锋频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare

深度学习OpenCV核心技术

名称：深度学习OpenCV核心技术描述：非常详细的OpenCV机器视觉实战，课程内容包括了视觉基础，计算机深度学习，计算机图像分割、目标跟踪，中阶段计算机视觉，神经网络、CNN卷积神经网络进阶及实战等课程，课程还包括了学习的作业级讲解，非常的“保姆级”。建议先收藏保存，不定时失效。链接：https://pan.quark.cn/s/6d3854042c52大小：NG标签：#quark#学习#资源#课程#OpenCV频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

《机器学习宝典》包含：谷歌机器学习速成课程（招式）+机器学习术语表（口诀）+机器学习规则（心得）+机器学习中的常识性问题（内功）

《机器学习宝典》包含：谷歌机器学习速成课程（招式）+机器学习术语表（口诀）+机器学习规则（心得）+机器学习中的常识性问题（内功）该资源适用于机器学习、深度学习研究人员和爱好者参考！其中《机器学习知识点彩图版.pdf》以生动形象的图片描述机器学习中的知识点。其中《Google机器学习速成课程.pdf》以加利福尼亚房价预测为线索，讲解了机器学习概念、特征工程以及机器学习在现实世界的应用。该课程有对应知识点的习题和解答，你可以随时检测自己的学习效果。其中《机器学习中的常识性问题(最新网页版)》，该文系统性总结了机器学习基础知识。百度网盘#机器学习