5 门适合初学者的最佳机器学习课程

机器学习是人工智能 (AI) 的一种应用，它使系统能够自动学习并从经验中改进，而无需进行明确的编程。机器学习专注于开发能够访问数据并利用数据进行自我学习的计算机程序。

学习过程始于观察或数据，例如示例、直接经验或指令，目的是在数据中寻找模式，并根据我们提供的示例在未来做出更好的决策。其主要目标是让计算机无需人工干预或协助即可自动学习，并相应地调整行动。

如果您对机器学习感兴趣并正在寻找一些优秀的资源，那么您来对地方了。在本文中，我将分享一些面向程序员学习机器学习的最佳在线课程。

1.机器学习 AZ™：数据科学中的 Python 和 R 实践

两位数据科学专家将教您如何使用 Python 和 R 编程语言创建机器学习算法。
本课程的作者是 Kirill Eremenko 和 Hadelin de Ponteves。截至我撰写本文时，该课程已拥有超过 535,000 名学生注册，并获得了 4.5 星（满分 5 星）的评分（105,265 个评分）。

本课程将帮助您以简单的方式学习复杂的理论、算法和代码库。课程将逐步引导您进入机器学习的世界。通过每个教程，您将掌握新的技能，并加深对数据科学这个充满挑战但利润丰厚的子领域的理解。

这门课程既有趣又令人兴奋，同时我们深入探讨了机器学习。它的结构如下：

• 第 1 部分 - 数据预处理
• 第 2 部分 - 回归：简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归 (SVR)、决策树回归、随机森林回归
• 第 3 部分 - 分类：逻辑回归、K-NN、SVM、核 SVM、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类
• 第 4 部分 - 聚类：K 均值、层次聚类
• 第五部分 - 关联规则学习：Apriori、Eclat
• 第 6 部分 - 强化学习：置信上限、汤普森抽样
• 第七部分 - 自然语言处理：词袋模型和自然语言处理算法
• 第 8 部分 - 深度学习：人工神经网络、卷积神经网络
• 第 9 部分 - 降维：PCA、LDA、核 PCA
• 第 10 部分 - 模型选择和 Boosting：k 折交叉验证、参数调整、网格搜索、XGBoost

此外，课程还包含大量基于真实案例的实践练习。因此，你不仅可以学习理论知识，还可以亲自动手构建自己的模型。

另外，本课程还包含 Python 和 R 代码模板，您可以下载并用于自己的项目。

2.使用 Python 进行机器学习、数据科学和深度学习

本课程由 Udemy 知名讲师 Frank Kane 开发。目前，该课程拥有近 115,200 名学员，并获得了极高的星级评价。

这门全面的机器学习教程包含超过 100 个讲座，总视频时长 14 小时，大多数主题都包含 Python 代码示例，可供您参考和练习。每个概念都以浅显易懂的语言讲解，避免使用令人困惑的数学符号和术语。然后，教程会使用 Python 代码进行演示，您可以尝试并在此基础上进行构建，并附上笔记，以备将来参考。本课程不会对这些算法进行学术性的、深入的数学讲解，而是侧重于对算法的实际理解和应用。课程结束时，您将完成一个最终项目，以运用所学知识！

本课程的主题来自对最大的技术雇主的数据科学家职位列表中的实际要求的分析。

3.使用 Python 和 NLP 进行机器学习

这门在线 Python 和 NLP 机器学习课程由 Veershetty Dagade 授课。在本课程中，用户将学习什么是机器学习，以及如何开发机器学习模型。课程还为每个主题提供了各种用例，学生将有机会实践并将学习经验映射到不同的用例中。

4. Python 数据科学和机器学习训练营

学习如何使用 Python NumPy、Pandas、Matplotlib、Plotly、Scikit-Learn、机器学习、Tensorflow 以及其他库和框架。该课程的作者是 Jose Portilla。该课程已有超过 292,000 名学生注册。

该课程的评分为 4.5（满分 5 分）（61,862 个评分），这相当令人印象深刻。

本课程专为具有一定编程经验的初学者和希望进入数据科学领域的经验丰富的开发人员而设计！

这门综合课程与其他通常花费数千美元的数据科学训练营不相上下，但现在你只需花费其中一小部分就能学到所有知识！课程包含超过 100 个高清视频讲座，每节讲座都配有详细的代码笔记，是 Udemy 上最全面的数据科学和机器学习课程之一！

本在线课程教您如何使用 Python 编程、如何创建令人惊叹的数据可视化以及如何使用 Python 进行机器学习！

5. R 数据科学与机器学习训练营

本课程专为没有编程经验的初学者和希望进入数据科学领域的经验丰富的开发人员而设计！

这门综合课程与其他通常花费数千美元的数据科学训练营不相上下，但现在你只需花费其中一小部分就能学到所有知识！课程包含超过 100 个高清视频讲座，每节讲座都配有详细的代码笔记，是 Udemy 上最全面的数据科学和机器学习课程之一！

我们将教你如何使用 R 编程，如何创建令人惊叹的数据可视化，以及如何使用 R 进行机器学习！以下是我们将要学习的部分主题：

• 使用 R 进行编程
• 高级 R 功能
• 使用 R 数据框解决复杂任务
• 使用 R 处理 Excel 文件
• 使用 R 进行网页抓取
• 将 R 连接到 SQL
• 使用 ggplot2 进行数据可视化
• 使用 plotly 进行交互式可视化
• 使用 R 进行机器学习，包括：
• 线性回归
• K最近邻
• K均值聚类
• 决策树
• 随机森林
• 数据挖掘推特
• 神经网络和深度学习
• 支持向量机
• 还有更多！

报名参加课程并立即成为一名数据科学家！

结论

机器学习目前是IT行业最突出的职业之一。如果您想在竞争中保持领先，那么您必须参加在线机器学习课程。

在本文中，我列出了 Udemy 上最好的机器学习课程。如果你想在亚马逊、Facebook、谷歌、微软、IBM 等大型科技公司工作，那么你需要对人工智能、机器学习和深度学习有深入的了解。