精心整理 | 林轩田机器学习资源汇总

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也许你想要入门机器学习却无从下手；也许你面对海量的AI资源不知如何选择；也许你想系统完整地学习一下机器学习的理论知识；也许你想深入了解机器学习经典算法的理论模型。没关系，「AI有道」给大家介绍机器学习的经典课程，并附上所有资源。

红色石头想要介绍的课程就是台湾大学林轩田的《机器学习基石》和《机器学习技法》。可能这两门课程的知名度不是特别高，但是课程质量相当不错，我也是完整学习过，确实收获很大。

本文所述的所有资源均放在了GitHub上，需要的直接点击文末「阅读原文」获取。

课程介绍

《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。《机器学习技法》课程主要介绍了机器学习领域经典的一些算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等。

林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。在此，笔者将把这两门课的所有视频、笔记、书籍等详细资料分享给大家。

首先附上这两门课的主页：

https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/

课程视频在B站上可以直接观看哦～这里附上传送门：

https://www.bilibili.com/video/av12463015/

https://www.bilibili.com/video/av12469267/

课程内容

机器学习基石

这门课主要涉及机器学习关键问题的四个方面：

• When Can Machine Learn?

• Why Can Machine Learn?

• How Can Machine Learn?

• How Can Machine Learn Better?

其中每个方面包含4节课，总共有16节课。具体所有课程内容如下：

• When Can Machine Learn?

        The Learning Problem

        Learning to Answer Yes/No

        Types of Learning

        Feasibility of Learning

• Why Can Machine Learn?

        Training versus Testing

        Theory of Generalization

        The VC Dimension

        Noise and Error

• How Can Machine Learn?

        Linear Regression

        Logistic Regression

        Logistic Regression

        Nonlinear Transformation

• How Can Machine Learn Better?

        Hazard of Overfitting

        Regularization

        Validation

        Three Learning Principles

机器学习技法

这门课主要涉及机器学习经典算法的三个方面：

• Kernel Models

• Aggregation Models

• Extraction Models

总共有16节课。具体所有课程内容如下：

• Kernel Models

        Linear Support Vector Machine

        Dual Support Vector Machine

        Kernel Support Vector Machine

        Soft-Margin Support Vector Machine

        Kernel Logistic Regression

        Support Vector Regression

• Aggregation Models

        Blending and Bagging

        Adaptive Boosting

        Decision Tree

        Random Forest

        Gradient Boosted Decision Tree

• Extraction Models

        Neural Network

        Deep Learning

        Radial Basis Function Network

        Matrix Factorization

        Finale

资源汇总

红色石头在学习这门课的过程中整理了各种课程资源，包括视频、笔记、书籍等。具体如下：

课程视频

两门课所有的教学视频都存放在百度云盘上，方便转存、下载。包括视频对应的教学ppt（pdf形式）。

课程笔记

这是笔者最用心整理也是花的时间最多的，所有精炼笔记都已发布在公众号里。读者可以边看视频边看我的笔记，希望能提供微薄之力。但是，为了便于大家线下阅读，特此将笔记整理为pdf文件，可供打印。所有精炼笔记的pdf文件都放在百度云盘上。

课程书籍

林轩田机器学习基石这门课有一个配套教材：《Learning From Data》，林轩田也是编者之一。这本书的主页为：

http://amlbook.com/

豆瓣上关于这本书的评分高达9.4，还是很不错的，值得推荐！可以配套视频一起学习。

机器学习技法对这本书添加了一些章节，作为扩展。原书和附加章节均放在百度云盘上。

获取资源

红色石头已经为大家整理了「基石」和「技法」所有的视频、笔记、书籍等资源。云盘地址为：

「基石」：

链接：

https://pan.baidu.com/s/13GjUE9b9TMT0UfMINncRoA 

密码：30p0

「技法」：

链接：

https://pan.baidu.com/s/1WWbEjBWZ6PG7-NtzScCNig 

密码：nh16

也可以在「AI有道」公众号后台分别回复：基石资源、技法资源，获得相应的云盘链接。

现在云盘资源越来越容易被和谐了！红色石头也很苦恼。没关系，为了防止云盘链接失效，上述所有资源（除了课程视频）都放在了GitHub上，资源还包括所有笔记的.md源文件，点击「阅读原文」获取。别忘了Star一下哦～

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