Machine Learning (Coursera)

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由于学习和研究方面的需求，Machine Learing 相关的资料必须有所涉猎。之前看过一些相关的书籍、论文和网上的博客、笔记，终究还是一头雾水。毕竟还是可以理解的，博客、笔记这些大多是写给自己看，写的粗略，简明扼要，初学者很难完全看懂；而书籍论文又过于深入，数学味儿太浓，让吾等计算机学渣很是迷茫。而这门公开课很适合编程/数学/ML算法等任一方面短板的同学。

课程的视频，作业都做得很用心。视频可以说是涵盖了大部分主流的Machine Learning算法，虽然都没有特别深入的讲解，但是通俗易懂；不仅简单讲解了理论层面的知识，还对如何使用Matlab实现这些算法做出了简单讲解，不能说是手把手教学，但也是给了学生更深入理解的机会。尤其要好评的是编程作业，虽然作业内容比较简单，但是整个课程的所有编程作业给了我们实现课程中提到的各种算法的实例，可供我们学习、模仿、改进，这对于偏向实践出真知的同学来说绝对是一个受益匪浅的资源。

Machine Learning 近些年来非常之火，但毕竟实践成分大于理论成分，工业大成分于学术成分，并不一定能成为人们实现真正AI的制胜法宝。但其模型巧妙，工业实践中获得的效果也不错，当下正逐渐渗透入各行各业。所以，如果有人看到这篇课程小(che)结(dan)，无论你是主修计算机、数学，还是经管、统计，甚至社会科学，我都强烈推荐通过这个课程简单学习一下这种各行各业都百搭的Machine Learning的知识。不过，在学习这门课程之前，你需要有高等数学、线性代数、概率论方面的数学基础，对Matlab编程有一定了解(推荐Introduction to Programming with MATLAB)，以及一定的英语基础(至少能看懂英文字幕)。有这些基础的大概是大学二年级之后的学生。

最后，附上我的代码作业——Machine Learning Assignments，以及我的结课界面（相信各位得到结课时也一定会收获满满）。