MIT機器學(xué)習(xí)免費課程，13周從理論到實踐，大牛教授Python授課
一個夏天搞懂機器學(xué)習(xí)
郭一璞 發(fā)自 麥拜德
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
MIT的Python機器學(xué)習(xí)課程，今天正式開課了。
這門課程在edX平臺開展，6月11日（換算時差也就是今天）開始，持續(xù)到9月4日，一整個夏天的時間（13周），每周大約需要學(xué)10-14個小時。
課程是免費的，不過如果你需要拿到作業(yè)、參加考試、獲得證書的話，需要掏300美元（2074元人民幣）。
準(zhǔn)備好Python和數(shù)學(xué)
眾所周知，學(xué)機器學(xué)習(xí)需要一定的編程基礎(chǔ)，以及一部分?jǐn)?shù)學(xué)知識。
編程語言當(dāng)然毋庸置疑的選擇Python。
數(shù)學(xué)方面，大致是微積分+概率統(tǒng)計+線性代數(shù)。需要對向量和矩陣有所了解，懂一些均值、方差、隨機變量分布相關(guān)的概率統(tǒng)計知識，以及復(fù)習(xí)一下你大一高數(shù)課上學(xué)的單變量和多變量微積分。
從原理到實踐
整套課程大致包含4部分，分別是：
1、機器學(xué)習(xí)原理：分類、回歸、聚類、強化學(xué)習(xí)等
2、實現(xiàn)和分析模型：線性模型、核方法（kernel machines）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率圖模型
3、為不同任務(wù)選擇合適的模型
4、機器學(xué)習(xí)項目實踐：訓(xùn)練、驗證、調(diào)參、特征工程
具體課程表如下：
整套課程不僅包含了機器學(xué)習(xí)的原理，也有相關(guān)的實踐項目，可以快速學(xué)到實用的機器學(xué)習(xí)技能。
大牛帶隊
因為這套課程是MITx提供的微碩士（MicroMaster）計劃課程，所以執(zhí)教的老師都是MIT的教授。
機器學(xué)習(xí)課程的兩位老師，一位是Regina Barzilay，她是MIT電氣工程與計算機科學(xué)系的Delta Electronics（臺達）教授，大名鼎鼎的MIT CSAIL（麻省理工計算機科學(xué)與人工智能實驗室）成員，主要研究自然語言處理、深度學(xué)習(xí)在化學(xué)和腫瘤科的應(yīng)用。
Barzilay教授是哥大計算機博士，拿到過好幾次NAACL和ACL的最佳論文獎，也是ACL和AAAI的獎金獲得者。
另一位是Tommi Jaakkola，他在MIT教電氣工程與計算機科學(xué)，是數(shù)據(jù)、系統(tǒng)與社會研究所的教授，title是Thomas Siebel教授（就是西貝爾學(xué)者計劃的那個西貝爾）。
Jaakkola教授是MIT計算神經(jīng)學(xué)博士，主要研究理論、算法與機器學(xué)習(xí)應(yīng)用、自然語言處理、計算生物學(xué)、應(yīng)用于化學(xué)的機器學(xué)習(xí)等，也是斯隆獎得主及AAAI Fellow。
在美國，title前面有“冠名”的教授一般都是相當(dāng)杰出的學(xué)者，兩位授課老師都是相當(dāng)有水平的大牛啦。
傳送門
https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to-deep-learning
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