2023年6个最适合初学者入门的机器学习课程

机器学习正在成为最有趣，节奏最快的计算机科学领域之一，聊天机器人、垃圾邮件过滤、广告投放、搜索引擎和欺诈检测是机器学习应用于日常生活的几个例子。

人工智能（AI）和机器学习（ML）是当今科技领域中最引人注目的领域之一。人工智能是指计算机系统能够执行类似于人类智力的任务，例如语言理解、视觉感知、自主决策等。而机器学习则是一种人工智能技术，它使计算机系统能够通过学习大量数据来改善自己的性能。

据预测，2023 年人工智能市场总额将高达 5000 亿美元，到 2030 年将达到 15971 亿美元。这意味着，机器学习技术在未来几年仍将继续处于高速发展状态。

随着各领域数据量的急剧膨胀，机器学习越来越显示出其强大的优势。现在机器学习已经被成功应用到计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析、语音识别和机器人控制等地方。

机器学习是许多人追求的很热门的学习和工作方向。但是机器学习相关算法的入门却并不容易。一方面，国内开设人工智能（AI）专业的高校不多，机器学习的高水平人才十分匮乏。另一方面，机器学习是一个循序渐进的过程，优质的学习资源和科学的学习路线缺一不可。

我们通过搜索大量国内外知名大学和跨国公司与机器学习相关的MOOC课程，根据注册人数、评分、评论和口碑进行排名，筛选出下面2023年6个最适合初学者入门的机器学习在线课程，你可以在MOOC学习平台免费注册学习。

1. 机器学习

斯坦福大学：吴恩达教授等

 这个3门机器学习专题课程是吴恩达教授在2012年创立的机器学习课程的最新版本，累计已有超过480万人注册学习。它是一个对初学者友好的机器学习课程。你将学习机器学习的基础知识，以及如何使用这些技术构建实际的人工智能应用程序。

本课程为期12周，每周约9个小时。三门课程包括：（1）监督机器学习：回归和分类；（2）算法高级课程；（3）无监督学习，推荐者，强化学习。如果你想从事机器学习方面的工作，这个最新版本的机器学习专题课程是最好的开始。

2. 机器学习初步

南京大学：周志华教授

周志华教授是机器学习领域专家，他以所著《机器学习》（网友昵称为“西瓜书”）作为本课程的教材。你将对机器学习有初步的认识，掌握机器学习的基本原理和方法，并形成利用机器学习技术解决问题的思维方式。

本课程有115个教学视频。课程主要内容包括：模型评估与选择，线性模型，决策树，支持向量机，神经网络，贝叶斯分类器，集成学习和聚类。它将帮助初学者提纲挈领地了解机器学习领域全貌，也不失专业性，使你能够具备后续自我学习的能力，从而可以通过阅读相关参考文献进一步的深入学习。

3. Data Science: Machine Learning

哈佛大学：Rafael Irizarry教授

 哈佛大学的机器学习课程，你将学习关于训练数据，以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。在构建电影推荐系统时，你将学习如何使用训练数据来训练算法，以便能够预测未来数据集的结果。机器学习使用数据来构建预测算法，一些使用机器学习最流行的产品包括手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器等。

本课程为期8周，每周2-4小时。你将学到：（1）机器学习的基础知识；（2）如何进行交叉验证，以避免过度训练；（3）几种流行的机器学习算法；（4）如何建立一个推荐系统；（5）什么是规则化？为什么它有用？

4. Python机器学习应用

北京理工大学：礼欣教

人工智能（AI）如何建立呢？通过逻辑推理，还是通过学习模仿？近年来的发展看，机器学习似乎略胜一筹，本课程面向各类编程学习者，讲解当下流行的机器学习相关的技术和方法。你将利用Python语言掌握机器学习算法解决一般问题，一窥前沿机器学习算法的奥秘。

本课程共分6个内容模块和2个实战模块，每周2-3小时。必修内容包括：（1）理解机器学习，介绍机器学习的基本问题（分类、聚类、回归、降维）和经典算法；（2）Python第三方库sklearn（scikit-learn），应用机器学习算法快速解决实际问题的方法。

选修内容包括：（1）AlphaGo背后的机器学习原理（强化学习）；（2）游戏对战实例展示，通过实例展示自主学习的强大魅力。

5. Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning

麻省理工学院：Regina Barzilay教授等 

麻省理工学院的这个应用Python于机器学习：从线性模型到深度学习课程，是MITx统计和数据科学微硕士项目的一部分。你如果能够以麻省理工学院校园课程类似的速度和水平，完成另外三个MITx 课程，然后通过虚拟监督的考试，就可以获得你的微硕士证书。

本课程为期15周，每周10-14小时。课程主要内容包括：（1）表示法、过度拟合、正则化、泛化法、VC维数； （2）聚类、分类、推荐问题、概率建模、强化学习；（3）在线算法、支持向量机和神经网络/深度学习。

6. Machine Learning with Python: A Practical Introduction

IBM公司：Saeed Aghabozorgi

 这个使用Python的机器学习课程，你将学习使用Python机器学习的基础知识，学习有监督学习和无监督学习，统计建模与机器学习之间的关系，并对每种方法进行比较。课程将探索许多流行的算法，包括分类、回归、聚类和降维等模型，例如Train/Test Split、Root Mean Squared Error (RMSE)和随机森林。

本课程为期5周，每周4-6小时。你将学到：（1）两种机器学习的区别：监督和无监督；（2）监督学习算法包括分类和回归；（3）无监督学习算法包括聚类和降维；（4）统计建模如何与机器学习关联及对比；（5）机器学习真实案例。

如果你想了解更多课程信息，请在评论区留言。