机器学习最好的课程是什么？
机器学习的“最好”课程，其实是个见仁见智的问题，就像问“最好吃的菜是什么”一样，取决于你的口味、基础和目标。不过，如果非要我推荐一些被广泛认可、内容扎实且能打下坚实基础的课程，我会从几个维度来分析，并为你详细梳理。
首先，我们要明确，学习机器学习，不仅仅是学习几个算法的调用，更重要的是理解背后的数学原理、算法思想、模型评估方法以及如何将它们应用到实际问题中。所以，一门“好”的机器学习课程，应该能做到以下几点：
理论基础扎实： 讲解清晰，数学推导严谨，让你知其然更知其所以然。
实践导向： 结合实际案例和编程练习，让你能亲手实现算法，解决问题。
体系完整： 覆盖从基础概念到进阶主题的广泛内容。
更新迭代： 关注行业最新发展和技术趋势。
社区支持： 提供交流平台，方便解决学习中的疑问。
基于这些标准，我个人会重点推荐以下几类课程，以及其中一些非常优秀的代表：
1. “经典中的经典” 奠定坚实基础
如果你是机器学习的初学者，或者想系统地梳理自己的知识体系，那么一些经典的、由业界顶尖专家教授的课程是你的不二之选。
吴恩达 (Andrew Ng) 的《机器学习》课程 (Coursera)
为何经典？ 这门课程是很多人的入门之选，甚至是“启蒙课”。吴恩达教授以其清晰的讲解风格、浅显易懂的数学推导而闻名。他不是简单地堆砌算法，而是从最基础的线性回归、逻辑回归讲起，逐步深入到神经网络、支持向量机、无监督学习等。
内容侧重： 这门课更侧重于经典机器学习算法的数学原理和直觉理解。你不仅会学到算法的公式，更重要的是能理解算法是如何工作的，背后的逻辑是什么。它也触及了模型评估、特征工程等重要概念。
实践性： 当年课程的作业是使用 Octave/MATLAB 完成的。虽然现在很多学习者会选择使用 Python 来重现这些算法，但其核心思想是通用的。Coursera 近年来也推出了更新版本的课程，比如《Deep Learning Specialization》，同样由吴恩达教授主讲，但内容更加侧重深度学习。
适合人群： 绝对的初学者，希望建立清晰的机器学习知识框架，理解算法的数学基础。
斯坦福大学的 CS229：Machine Learning
为何经典？ 这是斯坦福大学机器学习的官方课程，其讲义和视频在学术界和工业界都有着极高的声誉。很多机器学习的先进研究和概念，都可以在其课程体系中找到源头。
内容侧重： CS229 的深度和广度都非常惊人。它会深入讲解线性代数、概率论、优化理论等机器学习的数学基石，然后在此基础上系统地介绍各种监督学习、无监督学习算法，以及一些更高级的主题，如降维、概率图模型、强化学习入门等。
实践性： 课程的作业通常是使用 Python 和 NumPy/SciPy/Scikitlearn 来完成，强调代码实现和算法的调优。相比 Coursera 的入门课，CS229 的数学要求和编程实现难度都更高一些。
适合人群： 对数学有一定基础（微积分、线性代数、概率统计），并且希望深入理解机器学习理论细节的学习者，也适合那些希望将机器学习应用于学术研究的人。
2. “深度学习的基石” 掌握神经网络
随着深度学习的爆发，专门针对深度学习的课程也变得极其重要。
吴恩达 (Andrew Ng) 的《Deep Learning Specialization》 (Coursera)
为何重要？ 这系列课程是吴恩达教授在深度学习领域的力作。它涵盖了从基础的神经网络原理，到卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)，再到模型优化、正则化、生成对抗网络 (GAN) 等高级主题。
内容侧重： 课程非常全面且系统地讲解深度学习的核心概念和常用模型。它注重讲解如何构建、训练和评估深度学习模型，以及如何应对实际应用中遇到的挑战（如过拟合、梯度消失等）。
实践性： 使用 Python 和 TensorFlow/Keras 进行编程实践。课程提供了大量的代码练习，让你能亲手实现各种深度学习模型。
适合人群： 已经了解了基础机器学习概念，希望专精深度学习的学习者。无论是想做计算机视觉、自然语言处理还是其他深度学习应用，这都是一个极佳的起点。
Fast.ai 的《Practical Deep Learning for Coders》
为何独特？ Fast.ai 的课程以其“自顶向下，实践优先”的教学理念而著称。它不是从基础数学原理讲起，而是直接让你上手构建一个能工作的深度学习模型，然后再逐步深入讲解背后的原理。
内容侧重： 极强的实践性和应用性。课程重点在于如何快速有效地利用深度学习解决实际问题，涵盖了图像识别、自然语言处理等多个领域。它也讲解了如何使用 PyTorch 框架，并提供了一系列实用的技巧和最佳实践。
实践性： 课程的编程作业和项目是其核心。你将大量使用 Python 和 PyTorch，并能接触到真实的、具有挑战性的数据集。
适合人群： 已经有一定编程基础，并且渴望快速上手深度学习并解决实际问题的学习者。尤其适合那些喜欢边做边学，从实践中反思理论的人。
3. “理论与实践并重” 更加全面
有些课程力求在理论深度和实践应用之间找到一个很好的平衡点。
加州理工学院的 CS156: Learning from Data
为何推荐？ 这门课程由机器学习领域的泰斗级人物 Yaser AbuMostafa 教授讲授。课程的核心在于“数据科学的学习理论”，它会从统计学习理论的角度，深入剖析机器学习的本质，解释为什么某些方法有效，以及如何衡量学习的难度。
内容侧重： 理论性极强，但又不是纯粹的数学推导。它以“VC 维”等理论概念为导向，让你理解“学习”这个过程的本质，以及如何避免过拟合（BiasVariance Tradeoff）。
实践性： 课程的配套书籍《Learning from Data》非常经典，其作业通常使用 Python。
适合人群： 想要深刻理解机器学习理论基础，对“为什么”而不是“怎么做”有强烈好奇心的学习者。它能让你从更根本的层面上理解机器学习的原理。
如何选择最适合你的课程？
1. 你的数学基础如何？
如果数学基础（微积分、线性代数、概率统计）相对薄弱，建议从吴恩达的 Coursera《机器学习》开始，再过渡到《Deep Learning Specialization》。
如果数学基础不错，并且愿意深入钻研，那么斯坦福 CS229 或者加州理工 CS156 会是更好的选择。
2. 你的学习目标是什么？
想快速入门并解决实际问题？ Fast.ai 的课程非常适合你。
想系统地学习深度学习？ 吴恩达的《Deep Learning Specialization》是首选。
想深入理解机器学习的底层原理和理论？ CS229 或 CS156 会让你受益匪浅。
想成为一名机器学习研究员？ CS229 会是很好的起点，但你还需要补充更多更深入的学术文献和课程。
3. 你偏好的学习方式是什么？
喜欢循序渐进，从基础概念讲起？ 吴恩达的课程。
喜欢边做边学，从实践中反思？ Fast.ai。
喜欢挑战高难度，追求理论深度？ CS229、CS156。
一些建议：
不要只看一门课： 即使你找到了“最好”的那一门，也不要止步于此。不同课程有不同的侧重点和视角，多看几门有助于你构建更全面的知识体系。
动手实践至关重要： 无论多好的课程，如果只是被动观看，效果都会大打折扣。一定要跟着敲代码，完成作业，甚至尝试自己去修改和实现。
参与社区： 很多课程都有活跃的社区（论坛、GitHub、Slack 等）。在学习过程中遇到问题，大胆提问，并乐于帮助他人，这会极大地提升你的学习效率。
关注最新发展： 机器学习领域发展非常快。在学完基础课程后，也要关注新的模型、新的算法和新的研究方向，可以通过阅读论文、参加会议、关注领域内专家来保持更新。
总而言之，机器学习的学习是一个持续且深入的过程。上述课程都是经过时间考验的优秀资源，它们能为你打下坚实的基础，并指引你进一步探索这个令人着迷的领域。找到最适合你当前阶段和目标的那一门，然后，就是毅然决然地开始行动！
首先，我们要明确，学习机器学习，不仅仅是学习几个算法的调用，更重要的是理解背后的数学原理、算法思想、模型评估方法以及如何将它们应用到实际问题中。所以，一门“好”的机器学习课程，应该能做到以下几点：
理论基础扎实： 讲解清晰，数学推导严谨，让你知其然更知其所以然。
实践导向： 结合实际案例和编程练习，让你能亲手实现算法，解决问题。
体系完整： 覆盖从基础概念到进阶主题的广泛内容。
更新迭代： 关注行业最新发展和技术趋势。
社区支持： 提供交流平台，方便解决学习中的疑问。
基于这些标准，我个人会重点推荐以下几类课程，以及其中一些非常优秀的代表：
1. “经典中的经典” 奠定坚实基础
如果你是机器学习的初学者，或者想系统地梳理自己的知识体系，那么一些经典的、由业界顶尖专家教授的课程是你的不二之选。
吴恩达 (Andrew Ng) 的《机器学习》课程 (Coursera)
为何经典？ 这门课程是很多人的入门之选，甚至是“启蒙课”。吴恩达教授以其清晰的讲解风格、浅显易懂的数学推导而闻名。他不是简单地堆砌算法，而是从最基础的线性回归、逻辑回归讲起，逐步深入到神经网络、支持向量机、无监督学习等。
内容侧重： 这门课更侧重于经典机器学习算法的数学原理和直觉理解。你不仅会学到算法的公式，更重要的是能理解算法是如何工作的，背后的逻辑是什么。它也触及了模型评估、特征工程等重要概念。
实践性： 当年课程的作业是使用 Octave/MATLAB 完成的。虽然现在很多学习者会选择使用 Python 来重现这些算法，但其核心思想是通用的。Coursera 近年来也推出了更新版本的课程，比如《Deep Learning Specialization》，同样由吴恩达教授主讲，但内容更加侧重深度学习。
适合人群： 绝对的初学者，希望建立清晰的机器学习知识框架，理解算法的数学基础。
斯坦福大学的 CS229：Machine Learning
为何经典？ 这是斯坦福大学机器学习的官方课程，其讲义和视频在学术界和工业界都有着极高的声誉。很多机器学习的先进研究和概念，都可以在其课程体系中找到源头。
内容侧重： CS229 的深度和广度都非常惊人。它会深入讲解线性代数、概率论、优化理论等机器学习的数学基石，然后在此基础上系统地介绍各种监督学习、无监督学习算法，以及一些更高级的主题，如降维、概率图模型、强化学习入门等。
实践性： 课程的作业通常是使用 Python 和 NumPy/SciPy/Scikitlearn 来完成，强调代码实现和算法的调优。相比 Coursera 的入门课，CS229 的数学要求和编程实现难度都更高一些。
适合人群： 对数学有一定基础（微积分、线性代数、概率统计），并且希望深入理解机器学习理论细节的学习者，也适合那些希望将机器学习应用于学术研究的人。
2. “深度学习的基石” 掌握神经网络
随着深度学习的爆发，专门针对深度学习的课程也变得极其重要。
吴恩达 (Andrew Ng) 的《Deep Learning Specialization》 (Coursera)
为何重要？ 这系列课程是吴恩达教授在深度学习领域的力作。它涵盖了从基础的神经网络原理，到卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)，再到模型优化、正则化、生成对抗网络 (GAN) 等高级主题。
内容侧重： 课程非常全面且系统地讲解深度学习的核心概念和常用模型。它注重讲解如何构建、训练和评估深度学习模型，以及如何应对实际应用中遇到的挑战（如过拟合、梯度消失等）。
实践性： 使用 Python 和 TensorFlow/Keras 进行编程实践。课程提供了大量的代码练习，让你能亲手实现各种深度学习模型。
适合人群： 已经了解了基础机器学习概念，希望专精深度学习的学习者。无论是想做计算机视觉、自然语言处理还是其他深度学习应用，这都是一个极佳的起点。
Fast.ai 的《Practical Deep Learning for Coders》
为何独特？ Fast.ai 的课程以其“自顶向下，实践优先”的教学理念而著称。它不是从基础数学原理讲起，而是直接让你上手构建一个能工作的深度学习模型，然后再逐步深入讲解背后的原理。
内容侧重： 极强的实践性和应用性。课程重点在于如何快速有效地利用深度学习解决实际问题，涵盖了图像识别、自然语言处理等多个领域。它也讲解了如何使用 PyTorch 框架，并提供了一系列实用的技巧和最佳实践。
实践性： 课程的编程作业和项目是其核心。你将大量使用 Python 和 PyTorch，并能接触到真实的、具有挑战性的数据集。
适合人群： 已经有一定编程基础，并且渴望快速上手深度学习并解决实际问题的学习者。尤其适合那些喜欢边做边学，从实践中反思理论的人。
3. “理论与实践并重” 更加全面
有些课程力求在理论深度和实践应用之间找到一个很好的平衡点。
加州理工学院的 CS156: Learning from Data
为何推荐？ 这门课程由机器学习领域的泰斗级人物 Yaser AbuMostafa 教授讲授。课程的核心在于“数据科学的学习理论”，它会从统计学习理论的角度，深入剖析机器学习的本质，解释为什么某些方法有效，以及如何衡量学习的难度。
内容侧重： 理论性极强，但又不是纯粹的数学推导。它以“VC 维”等理论概念为导向，让你理解“学习”这个过程的本质，以及如何避免过拟合（BiasVariance Tradeoff）。
实践性： 课程的配套书籍《Learning from Data》非常经典，其作业通常使用 Python。
适合人群： 想要深刻理解机器学习理论基础，对“为什么”而不是“怎么做”有强烈好奇心的学习者。它能让你从更根本的层面上理解机器学习的原理。
如何选择最适合你的课程？
1. 你的数学基础如何？
如果数学基础（微积分、线性代数、概率统计）相对薄弱，建议从吴恩达的 Coursera《机器学习》开始，再过渡到《Deep Learning Specialization》。
如果数学基础不错，并且愿意深入钻研，那么斯坦福 CS229 或者加州理工 CS156 会是更好的选择。
2. 你的学习目标是什么？
想快速入门并解决实际问题？ Fast.ai 的课程非常适合你。
想系统地学习深度学习？ 吴恩达的《Deep Learning Specialization》是首选。
想深入理解机器学习的底层原理和理论？ CS229 或 CS156 会让你受益匪浅。
想成为一名机器学习研究员？ CS229 会是很好的起点，但你还需要补充更多更深入的学术文献和课程。
3. 你偏好的学习方式是什么？
喜欢循序渐进，从基础概念讲起？ 吴恩达的课程。
喜欢边做边学，从实践中反思？ Fast.ai。
喜欢挑战高难度，追求理论深度？ CS229、CS156。
一些建议：
不要只看一门课： 即使你找到了“最好”的那一门，也不要止步于此。不同课程有不同的侧重点和视角，多看几门有助于你构建更全面的知识体系。
动手实践至关重要： 无论多好的课程，如果只是被动观看，效果都会大打折扣。一定要跟着敲代码，完成作业，甚至尝试自己去修改和实现。
参与社区： 很多课程都有活跃的社区（论坛、GitHub、Slack 等）。在学习过程中遇到问题，大胆提问，并乐于帮助他人，这会极大地提升你的学习效率。
关注最新发展： 机器学习领域发展非常快。在学完基础课程后，也要关注新的模型、新的算法和新的研究方向，可以通过阅读论文、参加会议、关注领域内专家来保持更新。
总而言之，机器学习的学习是一个持续且深入的过程。上述课程都是经过时间考验的优秀资源，它们能为你打下坚实的基础，并指引你进一步探索这个令人着迷的领域。找到最适合你当前阶段和目标的那一门，然后，就是毅然决然地开始行动！
网友意见
弱水三千，让我们取10瓢饮。
今天强烈推荐10门机器学习课程，来自前英伟达高级深度学习工程师Chip Huyen，他作为一个过来人，根据自己的经验整理了 10 门课程，并且按照学习的先后顺序进行排序。
这10门课程从基础知识逐步到实战应用，从斯坦福概率和统计、MIT线性代数等理论知识，最终到Kaggle实战，建议大家最好按照顺序进行学习。
这 10 门课程是：
1. 斯坦福在线课程：概率和统计
简介：这个自学课程涵盖概率和统计学的基本概念，涵盖机器学习的探索性数据分析，产生数据，概率和推理四大方面。
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2. MIT：线性代数
简介：这是目前最好的线性代数课程，由传奇教授 Gilbert Strang 教授。
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3. 斯坦福CS231N：用于视觉识别的卷积神经网络
简介：理论与实践相平衡。这些笔记写得很好，可视化解释了困难的概念，例如反向，损失，正则化，dropouts，batchnorm 等
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爱可可老师B站搬运：
4. fast.ai：面向程序员的深度学习实战课程
简介：这个实践课程侧重于提升和运行。它有一个论坛，有关 ML 的最新最佳实践的有益讨论。
爱可可老师B站搬运：
5. 斯坦福CS224N：深度学习自然语言处理
简介：任何对 NLP 感兴趣的人必须参加的课程。该课程组织良好，教学和最新研究。这门课的授课者是斯坦福 AI 实验室负责人 Christopher Manning。
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6. Coursera：机器学习
简介：这门经典课程由斯坦福出品，授课老师是吴恩达。
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7. Coursera：概率图模型专项课程
简介：与大多数人工智能课程自下而上的概念不同，这门课程是自上而下的。
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8. DeepMind 强化学习入门课程
简介：本课程以直观的解释和有趣的例子为 RL 提供了一个很好的介绍，由世界一流的专家教授授课。
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9. 全栈深度学习训练营
简介：大多数课程只教你如何训练和调整你的模型。这门课教你如何设计，训练和部署 A 到 Z 型号的模型。
地址：
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10. Coursera 课程：向顶级 Kaggler 学习如何赢得数据科学竞赛
简介：这是一门偏向实践的课程。前面的学好了，接下来该去完善简历并拿到高薪了！
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