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【新智元导读】机器学习课程浩如烟海。今天为大家献上由资深学习者，通过自己的切身体验，从众多机器学习在线课程中精选出的5门更佳课程。除了献上课程外，还为大家带来了学习指南！
编程的外衣下，是一颗数学的心。机器学习就是这么一个单纯又硬核的学科。
她不像数据科学，又要分析数据、又要做统计，还要沟通交流，做可视化等等。
数学！在机器学习的字典里，只有数学。而编程，好比是包裹在数学外面、用来完成各项任务的机甲。
机器学习已经这么火了，在谷歌上搜索“机器学习课程”，你能得到60700000个结果。
这么多课程，该从哪儿下手？
来自LearnDataSci的作者及编辑、Pythoner及数据科学顾问Brendan Martin，以自己多年来，亲自参加各种平台的无数机器学习课程（包括Coursera，Edx，Udemy，Udacity和DataCamp）的经验，为大家精选出5个目前最实用、最有效的机器学习课程。
这5门课程分别是：
机器学习 - Coursera深度学习专业化 - Coursera使用Python进行机器学习 - Coursera高级机器学习专业化 - Coursera机器学习 - EdX本文分3部分：
之一部分是更佳课程评选标准第二部分是5门更佳课程介绍第三部分是开始课程前的”学习指南“本文约4000字，阅读可能需要12分钟。建议收藏，并分享给身边的好友，共同进步、互相监督。
“更佳课程”评选标准
那么凭什么这5个课程就被认为是更好的？Brendan给出了评选标准：
严格关注机器学习使用免费的开源编程语言，即Python，R或Octave为这些语言使用免费的开源库。 一些教师和提供者使用商业包，因此不考虑这些课程。包含练习和实践经验的编程任务解释算法如何以数学方式工作每个月左右都可以自我调节，按需或提供有吸引力的教练和有趣的讲座从各种聚合器和论坛获得高于平均水平的评分和评论除了在线学习之外，读书也是必不可少的环节。Brendan同时为大家推荐了2本对他影响更大的书：
1. 《统计学习简介》
注意这本书是可以免费下载的，下载链接负载文末。
本书解释和示例清晰直接的令人难以置信！据说读完后，你在相互学这方面的直觉会发育的非常敏锐，很多基本机器学习技术能够做到迎刃而解。
2. 动手学TensorFlow之Scikit-Learn篇
这本书是对前一本书很好的补充。上一本书主偏理论，这本书偏实践，使用Python进行机器学习的应用。
配合我们上面选出来的5门课程食用，效果拔群。
好，现在让我们开始详细的为大家解读这5门精选课程的设计划重点、最突出的优势，以及适合
机器学习 - Coursera
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课程介绍：
吴恩达的机器学习课程，恐怕是很多人进入机器学习大门的引导者了。目前课程评分4.9，24005个评价。77%的学生表示通过该课程，获得了新的工作。
本课程使用开源编程语言是Octave而不是Python或R。这一点可能会 对一部分学生在后续转入Python时造成一定的困扰。
不过对于完全小白来说，用Octave来入手机器学习可能更适合。况且，Python也不是一门特别难上手的语言。
课程完整地解释了理解每个算法所需的所有数学知识，包括一些微积分和线性代数。 该课程对数学基础没有做很严格的要求，不过事前懂一点，总是有先发优势的。
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课程讲师：吴恩达
课程费用：免费。课程证书79美元，约530人民币。
课程表：
单变量的线性回归线性代数评论具有多个变量的线性回归Octave / Matlab教程逻辑回归正则神经 ：表示神经 ：学习应用机器学习的建议机器学习系统设计支持向量机降维异常检测推荐系统大规模机器学习应用示例：Photo OCR划重点：
全部课程持续11周。一切顺利的话，4个月后你可以可以账务机器学习的基础知识。
之后，就可以轻松地进入更高级或专业的主题，如深度学习，ML工程或任何其他让你更感兴趣的话题。
毫无疑问，这是新手开始的更佳课程。
深度学习专业化 - Coursera
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课程介绍：
同样由吴恩达教授。相比上一个课程，这个更高阶。主要是学习神经 和深度学习，目的是了解并掌握NN和DL如何解决实际问题。
从这门课程开始，所有的课程和作业都开始使用Python，并开始接触TensorFlow。
如果你因为上一门课程Octave，导致对Python有一点不适应，没干洗，多联系几次就好了。
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课程讲师：吴恩达
课程费用：免费。课程证书每个月49美元，约330人民币。
课程表：
神经 与深度学习深度学习简介神经 基础知识浅层神经 深度神经 改进神经 ：超参数调整，正则化和优化构建机器学习项目卷积神经 序列模型划重点：
本课程涉及到很多算法，所以需要对数学基础有一定的要求。文末会有所需数学知识的指南。
使用Python进行机器学习 - Coursera
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课程介绍：
这是IBM公司出品的，针对初学者的一门课程，仅关注最基本的机器学习算法。
本课程使用Python，如果你担心吴恩达机器学习课程会对将来转Python产生不利影响，这们课程是一个不错的替代品。
并且能够在浏览器中使用交互式Jupyter Notebook，来对刚学过的知识进行实践，并提供了在实际数据上使用算法的具体说明。
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课程讲师：IBM
课程费用：免费。课程证书39美元/每月，约260人民币。
课程表：
机器学习简介回归分类聚类推荐系统最终项目划重点：
本课程更好的一点是为每种算法提供实用的建议。当引入新算法时，教师会向告诉工作原理、优缺点，以及应用于什么场景中。
这些信息对于新学员来说非常重要，却在其他课程中，经常被排除外，
高级机器学习专业化 - Coursera
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课程介绍：
这是一些列高级课程，内容很充实，同时对数学用的要求也较前3门课程更高。
本课程的教学非常棒，用两个词来形容就是：精彩，简洁。涵盖的大部分内容对许多机器学习项目至关重要。
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课程讲师：俄罗斯国家研究型高等经济大学。
课程费用：免费。课程证书每个月49美元，约330人民币。
课程表：
深度学习简介优化简介神经 简介深度学习图像无监督表示学习Dee学习序列最终项目如何赢得数据科学竞赛：向顶级Kagglers学习机器学习的贝叶斯 实践强化学习计算机视觉中的深度学习自然语言处理通过机器学习解决大型强子对撞机挑战划重点：
本课程课时较长，大约需要8到10个月。但是在这不到一年的时间里，你将学到大量的机器学习相关的知识，并能够处理更多尖端的应用程序，创建几个真正的项目，例如使计算机学习学会阅读，查看和播放。
这些项目将来都会增加你简历的分享，并且能够让你的Github主业保持一个不错的活跃度。雇主很看着这两点！
机器学习 - EdX
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课程介绍：
OK。这门课程是5门课程里，境界更高的，对数学基础的要求也是更高的。
你需要对线性代数、微积分、概率以及编程都有一定的了解。课程作业对Python和Octave都有涉及，但并不直接教授这两门语言，所你需要具备一定的Python或者Octave基础。
该课程也是硕士课程中最推荐的数据科学书籍之一《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》一个很棒的补充。
课程讲师：哥伦比亚大学。
课程费用：免费。证书300美元，大约2010人民币。
课程表：
更大似然估计，线性回归，最小二乘法岭回归，偏差方差，贝叶斯规则，更大后验推断最近邻分类，贝叶斯分类器，线性分类器，感知器逻辑回归，Laplace逼近，核 ，高斯过程更大边距，支持向量机（SVM），树木，随机森林，提升聚类，K均值，EM算法，缺失数据高斯混合，矩阵分解非负矩阵分解，潜在因子模型，PCA和变化马尔可夫模型，隐马尔可夫模型连续状态空间模型，关联分析型号选择，后续步骤划重点：
如果你数学功底扎实，并希望从实际推导出某些算法的编程，那么请学习本课程。
学习指南
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你需要掌握的预备知识
在开始投入上述5门课程的学习之前，你需要具备一定的数学、编程基础。
下面列出需要用到数学、编程知识：
线性代数：《面向工程师的矩阵代数》 - Coursera概率：《Fat Chance: Probability from the Ground Up》 - EdX微积分：《单变量微积分》- MIT开放式课程编程：《人人都会编程》 - Coursera至于编程语言，当然是建议学习Python了。
你需要掌握的基本算法
线性回归逻辑回归k-Means聚类k-最近邻居支持向量机（SVM）决策树随机森林朴素贝叶斯在基础知识之后，一些更先进的学习技巧将是：
合奏推进维度降低强化学习神经 与深度学习就像基本技术一样，你学习的每一个新工具都应该养成一个习惯，立即将它应用到项目中，以巩固你的理解，并在需要的时候，随时进行复习。
从一个项目入手
这一点的重要性显而易见，不做过多强调了。
多看最新的研究成果
因为机器学习是一个发展非常快的领域，新技术和新应用迭代速度非常快。
所以大家可以多关注新智元，我们每天都会为大家献上最新的研究成果。通知，也欢迎大家向我们投稿、提供线索。
最后，预祝大家能够最快速的掌握到所需知识，并成功获得更好的工作！
免费获取《Introduction to Statistical Learning》
http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/
参考链接：
https://www.learndatasci.com/best-machine-learning-courses/
