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评论贡献者：Jinming Hu
课程信息
机器学习。介绍了机器学习的基本概念，统计机器学习的经典算法（包括监督与无监督学习），深度学习的简要介绍，和强化学习。
适合人群
个人认为适合作为机器学习的第二门课程。第一门课程更推荐Coursera上吴恩达的课程。当然，要学习机器学习，数学基础（高数、线代、概率论与统计）和编程基础（计算机导论和数据结构与算法）是不能缺少的。
课程评价
吴恩达的讲课还是非常清晰的。这门课程的一大亮点是Notes非常得清晰和完善，而最大的弱点则是没有编程作业。四次作业基本都是概念与数学推导，有些推导难度还挺大的。但是我个人特别看重编程，即使是学机器学习，我也认为写代码是不可缺少的，而这门课则没有这样的作业公开出来，非常可惜。所以我更推荐浙江大学计算机学院的《机器学习》课程，那门课程有较丰富的编程作业XD
视个人基础，大概需要150到200小时左右的学习时间。
需要注意的坑点
这门课也打磨多年了，基本上想不到什么坑点。而且没有编程作业，想坑都没地方坑......
非官方资料推荐
- 暂无
后续课程推荐
- Stanford CS231N：可以说是入门深度学习最好的课程之一了。
- Stanford CS224n：入门深度学习做NLP的最好课程之一。
- Berkeley CS285：深度强化学习。