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# 机器学习40讲
## 你将获得
* 机器学习的必备核心理论
* 30个最流行的机器学习模型
* 基于Python语言的实例练习
* 完整的机器学习知识体系
## 讲师介绍
王天一,毕业于北京邮电大学,获得工学博士学位,在读期间主要研究方向是连续变量量子通信理论与系统,主持并参与了多项国家级/省部级科研项目以第一作者身份发表了5篇SCI论文。目前在贵州大学大数据与信息工程学院担任副教授。 著有《人工智能革命》一书。
人工智能基础课两季的内容相互联系也各自独立,可以分别订阅。但如果想先学习数学基础,对人工智能各方面的技术有一个宏观把握,建议和第一季一起订阅。
## 课程介绍
“机器学习40讲”终于和你见面了
2017年12月王天一老师在极客时间开设了“[人工智能基础课](https://time.geekbang.org/column/intro/62?utm_source=app&utm_medium=97&utm_campaign=62-end&utm_content=column)”专栏,带你进入人工智能的大门,介绍了人工智能所需要的基础数学、当前流行的深度学习技术、以及其他可能突破的技术路径等方方面面的内容。
人工智能基础课的第2季聚焦于**机器学习**。在新技术层出不穷的今日,机器学习依然占据着人工智能的核心地位,也是人工智能中发展最快的分支之一。
那么,怎样入门机器学习?又有哪些学习路径呢?无论机器学习领域充斥着多少花哨的技术,归根结底,都是基本模型与基本方法的结合,而理解这些基本模型和基本方法就是掌握机器学习的要义所在。那么,问题来了,这么多模型到底要怎么学习呢?其实,这里面最关键的,是要梳理出机器学习的主线,把握不同模型之间的内在关联,能够融会贯通、系统地理解机器学习。
在本专栏中王天一老师会从机器学习中的共性问题讲起从统计机器学习和概率图模型两个角度详细解读30个最流行的机器学习模型。除了理论之外在每个模型的介绍中还会穿插一些基于Python语言的简单实例帮你加强对于模型的理解。
专栏共3大模块。
**机器学习概观**。这一模块将从频率学派与贝叶斯学派这两个视角来看机器学习,并讨论超脱于模型和方法之外的一些共性问题,包括模型的分类方式、设计准则、评估指标等。
**统计机器学习模型**。这一模块将以线性模型为主线,讨论模型的多种扩展和修正,如正则化、线性降维、核方法、基函数变化、随机森林等,探究从简单线性回归到复杂深度网络的发展历程。
**概率图模型**。这一模块将以高斯分布为起点,将高斯分布应用到从简单到复杂的图模型中,由此认识不同的模型特性与不同的计算技巧,如朴素贝叶斯、高斯混合模型、马尔科夫随机场等。
## 课程目录
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/5d/78/5d51a2322e9cf8bce991fdfbb952da78.jpg)
## 适合人群
人工智能初学者;想系统学习机器学习,理解机器学习流行模型的研发人员;希望查漏补缺,巩固机器学习基础的从业者;对机器学习有浓厚兴趣的其他相关人员。
学习本专栏希望你能有一些高等数学的基础知识,能看懂简单的[Python](https://time.geekbang.org/course/intro/98?code=wSBCzhfloDdujVo6D05R4j1Wc95cjxXJYB22vdmUsXY%3D&utm_source=app&utm_medium=98&utm_campaign=98presell&utm_content=97column)代码。
## 特别放送
#### 免费领取福利
[![](https://static001.geekbang.org/resource/image/69/dc/69c52d08278a2164dc5b061ba342a5dc.jpg?wh=960x301)](https://time.geekbang.org/article/427012)
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## 订阅须知
1. 订阅成功后推荐通过“极客时间”App端、Web端学习。
2. 本专栏为虚拟商品,交付形式为图文+音频,一经订阅,概不退款。
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