2021年适合初学者的10个最佳机器学习在线课程

机器学习是这几年很热门的学习和工作的方向。但是机器学习相关算法的入门却并不容易。本文参考自MLTUT的博文，列举了2021年适合初学者的十个最佳机器学习网络课程供大家学习参考。

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这些课程的评选主要是根据课程的评分、覆盖的话题、有趣程度、学习人数和好评五个方面。

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#### 一、吴恩达的机器学习课程

这个不用多说，是最火热的机器学习课程之一。吴恩达在斯坦福上课的内容要比Coursera上的内容更难更复杂。而Coursera上的课程简化了很多，但也不容易。这个课程的学习时间比较长，涉及一些数学的基础知识，需要一定的基础。但是学习完成课程和作业对于入门者来说虽不容易，但很值得。

- 提供者：斯坦福大学（Stanford University）
- 老师：吴恩达（Andrew Ng）
- 评分：4.9/5
- 学习时长：60个小时

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课程链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning

#### 二、Udacity的机器学习简介
这是Udacity上一个适合初学者的机器学习免费课程。这个课程是机器学习非常基础的内容，不需要学习者有其它的基础知识即可。这门课程总共就8节课，除去简介和总结以外共有6个基础算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习。

- 提供者：Udacity
- 老师：/
- 评分：/
- 学习时长：一周

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课程链接：https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud009app

#### 三、Coursera的基于Python的机器学习

这是另一个适合初学者的最佳机器学习在线课程。本课程从机器学习的基础知识开始。本课程中使用Python来实现机器学习的算法。

这个课程最好的部分是在每个机器学习算法之后给出的实用建议。在开始一个新的算法之前，老师会给你详细介绍这个算法是如何工作的，它的优点，缺点，以及哪种类型的问题可以通过这个算法解决。

- 提供者：IBM
- 老师：/
- 评分：4.7/5
- 学习时长：22个小时

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课程链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python

#### 四、Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science——Udemy

这是在Udemy的畅销课程。这门课程不仅教授你与机器学习有关的理论，而且还提供了每种机器学习算法的实现方法。

本课程最好的部分是，你可以找到Python和R两种语言的实现。

本课程不涵盖高级主题，但涵盖机器学习的所有基本主题。你还会学到深度学习和自然语言处理的基础知识。

- 提供者：SuperDataScience Team
- 老师：/
- 评分：4.5/5
- 学习时长：44个小时

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课程链接：https://www.udemy.com/course/machinelearning/

#### 五、基于TensorFlow的机器学习简介——Udacity

在这个小型学位课程中，你将学习基础的机器学习算法，从数据清理和监督模型开始。然后，这个项目将涵盖深度学习和无监督学习。

这个项目最好的部分是，在每个步骤中，你将通过将你的技能应用于代码练习和项目来获得实践经验。

这个项目有3门课程，你将学习有监督的机器学习算法，如回归、感知器算法、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、评估指标等。

你还将学习深度学习，并学习如何建立一个图像分类器。然后，你将学习无监督学习算法，如聚类、分层和基于密度的聚类、高斯混合模型和降维。

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- 提供者：Udacity
- 老师：/
- 评分：4.7/5
- 学习时长：3个月

课程链接：https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning-with-tensorflow-nanodegree--nd230

#### 六、基于Python的机器学习科学家——Datacamp

这是一个由Datacamp提供的职业课程。这个系列有23门课程，首先是用scikit learn进行监督学习。在这门课程中，你将学习有监督、无监督和深度学习。

与此同时，你将学习自然语言处理，图像处理，以及Spark和Keras等库。

在这个课程里，你还将学习如何接近和赢得Kaggle比赛。

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- 提供者：Datacamp
- 老师：/
- 评分：/
- 学习时长：93个小时

课程链接：https://www.datacamp.com/tracks/machine-learning-scientist-with-python

#### 七、使用Python理解机器学习——Pluralsight

在本课程中，你将学习如何用Python进行机器学习。完成本课程后，你将能够使用Python和scikit-learn库来创建机器学习解决方案。在整个课程中，你将利用Python和它的库来制作机器学习模型。

这个课程适合想用Python学习机器学习的基础知识的人，或者熟悉一般软件开发和基本统计的人。

- 提供者：Pluralsight
- 老师：/
- 评分：/
- 学习时长：1个小时53分钟

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课程链接：https://www.pluralsight.com/courses/python-understanding-machine-learning

#### 八、给所有人的机器学习课程——Coursera

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这是一个初级课程，即使你没有任何数学或编程的背景，你也会对机器学习有一个基本的概念。你还将亲身实践，使用伦敦大学金史密斯学院开发的用户友好型工具，实际训练一个机器学习模型来识别图像。

这个课程最大的特点是没有使用任何编程工具来实现算法，它只是为了介绍入门理解机器学习。因此对于想了解机器学习但缺乏编程基础的人来说非常合适。

- 提供者：伦敦大学
- 老师：/
- 评分：4.7/5
- 学习时长：22个小时

课程链接：https://www.coursera.org/learn/uol-machine-learning-for-all

#### 九、给所有人的机器学习——Datacamp

如果你是机器学习的绝对初学者，这个Datacamp课程是最适合你的。在本课程中，你将学习机器学习的所有基础知识，如什么是机器学习，机器学习模型，以及机器学习如何工作。

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本课程有3个章节，分别是：
- 什么是机器学习？
- 机器学习模型
- 深度学习

课程相关信息：
- 提供者：Datacamp
- 老师：/
- 评分：4.7/5
- 学习时长：4个小时

课程链接：https://www.datacamp.com/courses/machine-learning-for-everyone

#### 十、开始机器学习——Codecademy

这是Codecademy的另一个适合初学者的机器学习技能系列。这个课程最好的部分是它的一步一步的递进指导。

本课程从机器学习的基础知识开始。在完成机器学习的基础知识后，你将从事3个不同的项目--手写识别、支持向量机（SVM）和乳腺癌分类器。

课程相关信息：
- 提供者：Codecademy
- 老师：/
- 评分：/
- 学习时长：7个星期

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课程链接：https://www.codecademy.com/learn/paths/machine-learning

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