吴恩达太老派了？这套一切程序员适用的机器学习课火了｜资源

铜灵 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI

在一片“Amazing”的赞赏声中，被称为“合适一切程序员的机器学习入门课”来了。
一工夫，课程的主讲人、推特机器学习界的网红Jeremy Howard的推特也引来了高额点赞与分享，看样子，这气势直逼昨天吴恩达教师刚完稿的旧书《Machine Learning Yearning》。

这套名为Introduction to Machine Learning for Coders（《程序员机器学习入门》）的网课，听说涵盖了古代机器学习最重要的实际基础内容，走“代码优先”而非“数学优先”的适用派道路。
按照惯例，在安利本人课程前讲师们总前赞扬一下网课界的开路人吴恩达教师，Jeremy觉得长辈的课的确精彩，但吴恩达Coursera的课需求用Matlab完成学习，不免有些“老派”了。
Jeremy说，这套《程序员机器学习入门》不太一样。

课程引见

这套课程的内容基于下月开课的旧金山大学研讨生课程改编而来，校内先生也可以自在央求在校上课。和以往的课不同，《程序员机器学习入门》课程次要有三个特点：
一是课程轻量，共分为12节课，每节课约两个小时，24小时从无到有入门机器学习。
二是，和吴教师用Matlab完成的课程不同，这套课程用到的工具和库年轻一些，包括Python、Pandas、Scikit-learn和Pytorch，
最后，思索到程序员们更在意的是代码怎样写而非数学实际，因此课程设置也以实操为主，对每种模型并不会详尽引见，而是更专注与实际中用得到的。
也是基于上述三个特点，课程内容也和其他的课不太一样。
据项目主页引见，课程内次要涵盖了两种模型：基于决策树的模型和基于梯度下降的模型。

12节课目前都已开放，用户可收费学习，课程目录如下：

• 随机森林简介
  
• 深化了解随机森林
  
• 功能、验证和模型解释
  
• 特征的重要性、树解释器
  
• 推理与随机森林
  
• 数据产品
  
• cython与随机森林
  
• 梯度下降和逻辑回归
  
• 正则化、学习率和NLP
  
• NLP与柱状数据
  
• 嵌入
  
• Rossmann成绩与道德成绩
  

（用德国批发商Rossmann的数据集，构建模型预测销量）
每一节课都装备了油管视频与文字引见，还可以用油管自带的字幕功能自动生成英文字幕，可以稍微援救一下听力不好的同窗们。

出自Kaggle首席迷信家

看到本人的课程被推特众多网友喜欢，一向以推行机器学习为己任的Jeremy教师一定乐开了花。
能够你此前没有听说过这套课的主讲人Jeremy Howard，不过你一定听说过由20多万数据迷信家组成的社区和竞赛平台Kaggle。此前，Jeremy曾担任过Kaggle的总裁和首席迷信家，想把数据迷信的肉体发扬光大。

你以为数据迷信家就是Jeremy的全部了？非也。如今的深度学习研讨机构Fast.ai也是他的杰作，作为创始研讨员的Jeremy也担任部分管理工作，他还创建了加州机器学习公司Enlitic，担任CEO一职。

收费获取

目前，这套课程可以在Fast.ai上获取全套。课程总体引见：
http://www.fast.ai/2018/09/26/ml-launch/
课程学习地址：
http://course.fast.ai/ml

每一章包含文字引见和视频，记得迷信前往~

— 完 —

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不用私信就直接放链接，还有点不习气呢

我发现我早在fast ai就关注了他，就是不断都没去看[捂脸]

无法观看，手机电脑都不行，像是被屏蔽了

杰米的课很适用

写了一课，实践上还是要有基础才行

支持支持，等待翻译

呵呵，吴恩达后面的DL是python谢谢

额，我说一句，不能看的亲，需求翻墙

看一下