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课程介绍

台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。在此，笔者将把这门课的所有视频、笔记、书籍等详细资料分享给大家。

首先附上这门课的主页：

https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/

课程视频在B站上可以直接观看哦～这里附上传送门：

https://www.bilibili.com/video/av12463015/

课程内容

这门课主要涉及机器学习关键问题的四个方面：

When Can Machine Learn?
Why Can Machine Learn?
How Can Machine Learn?
How Can Machine Learn Better?

其中每个方面包含4节课，总共有16节课。具体所有课程内容如下：

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

Nonlinear Transformation

How Can Machine Learn Better?

Hazard of Overfitting

Regularization

Validation

Three Learning Principles

资源汇总

课程视频

完整的16节课程视频都存放在百度云盘上，方便转存、下载。包括视频对应的教学ppt（pdf形式）。

课程笔记

这是笔者最用心整理也是花的时间最多的，所有精炼笔记都已发布在公众号里。读者可以边看视频边看我的笔记，希望能提供微薄之力。但是，为了便于大家线下阅读，特此将笔记整理为pdf文件，可供打印。所有精炼笔记的pdf文件都放在百度云盘上。

课程书籍

林轩田机器学习基石这门课有一个配套教材：《Learning From Data》，林轩田也是编者之一。这本书的主页为：

http://amlbook.com/

豆瓣上关于这本书的评分高达9.4，还是很不错的，值得推荐！可以配套视频一起学习。

这本书的pdf版本也放在了百度云盘上。

如何获取资源

目前，笔者为大家整理了机器学习基石所有的视频、笔记、书籍等资源。获取的方式很简单，只需关注微信公众号：AI有道（ID: redstonewill），后台回复：“基石资源” 即可。

还等什么，赶紧领取吧～希望精心整理的这些资料能够对你有实实在在的帮助。关注公众号，就是对笔者的最大支持！

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