精心整理 | 林軒田機器學習資源彙總

红色石头發表於2018-07-29
機器學習

課程介紹

臺灣大學林軒田老師曾在coursera上開設了兩門機器學習經典課程：《機器學習基石》和《機器學習技法》。《機器學習基石》課程由淺入深、內容全面，基本涵蓋了機器學習領域的很多方面。其作為機器學習的入門和進階資料非常適合。《機器學習技法》課程主要介紹了機器學習領域經典的一些演算法，包括支援向量機、決策樹、隨機森林、神經網路等等。林老師的教學風格也很幽默風趣，總讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中掌握知識。在此，筆者將把這兩門課的所有視訊、筆記、書籍等詳細資料分享給大家。

首先附上這兩門課的主頁：

Hsuan-Tien Lin 機器學習基石

課程視訊在B站上可以直接觀看哦～這裡附上傳送門：

機器學習基石（林軒田）

機器學習技法（林軒田）

課程內容

《機器學習基石》

這門課主要涉及機器學習關鍵問題的四個方面：

  • When Can Machine Learn?

  • Why Can Machine Learn?

  • How Can Machine Learn?

  • How Can Machine Learn Better?

其中每個方面包含4節課，總共有16節課。具體所有課程內容如下：

  • When Can Machine Learn?
    • The Learning Problem

    • Learning to Answer Yes/No

    • Types of Learning

    • Feasibility of Learning

  • Why Can Machine Learn?

    • Training versus Testing

    • Theory of Generalization

    • The VC Dimension

    • Noise and Error

  • How Can Machine Learn?

    • Linear Regression

    • Logistic Regression

    • Logistic Regression

    • Nonlinear Transformation

  • How Can Machine Learn Better?

    • Hazard of Overfitting

    • Regularization

    • Validation

    • Three Learning Principles

《機器學習技法》

這門課主要涉及機器學習經典演算法的三個方面：

  • Embedding Numerous Features: Kernel Models

  • Combining Predictive Features: Aggregation Models

  • Distilling Implicit Features: Extraction Models

總共有16節課。具體所有課程內容如下：

  • Embedding Numerous Features: Kernel Models
    • Linear Support Vector Machine

    • Dual Support Vector Machine

    • Kernel Support Vector Machine

    • Soft-Margin Support Vector Machine

    • Kernel Logistic Regression

    • Support Vector Regression

  • Combining Predictive Features: Aggregation Models

    • Blending and Bagging

    • Adaptive Boosting

    • Decision Tree

    • Random Forest

    • Gradient Boosted Decision Tree

  • Distilling Implicit Features: Extraction Models

    • Neural Network

    • Deep Learning

    • Radial Basis Function Network

    • Matrix Factorization

    • Finale

資源彙總

筆者在學習這門課的過程中整理了各種課程資源，包括視訊、筆記、書籍等。具體如下：

課程視訊

兩門課所有的教學視訊都存放在百度雲盤上，方便轉存、下載。包括視訊對應的教學ppt（pdf形式）。

機器學習基石： 連結：https://pan.baidu.com/s/13GjUE9b9TMT0UfMINncRoA 密碼：30p0

機器學習技法： 連結：https://pan.baidu.com/s/1WWbEjBWZ6PG7-NtzScCNig 密碼：nh16

課程筆記

這是筆者最用心整理也是花的時間最多的，讀者可以邊看視訊邊看我的筆記，希望能給讀者提供微薄之力。所有精煉筆記都已釋出在個人主頁上。但是為了便於大家線下閱讀，特此將筆記的md檔案和pdf檔案全都發布在github上，可供查閱和列印。

課程書籍

林軒田機器學習基石這門課有一個配套教材：《Learning From Data》，林軒田也是編者之一。這本書的主頁為：

Learning From Data

豆瓣上關於這本書的評分高達9.4，還是很不錯的，值得推薦！可以配套視訊一起學習。

機器學習技法對這本書新增了一些章節，作為擴充套件。原書和附加章節均放在百度雲盤上。

上述所有資源（除了課程視訊）都放在了GitHub上，資源還包括所有筆記的.md原始檔，點選閱讀原文獲取。別忘了Star一下哦～

注意：

若百度雲資源失效，請加百度雲：2y2simple，留言。

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