看公开课,看的过程中记笔记,不理解的概念可以通过google等方式查找。或者通过查阅机器学习相关书籍或在网上与网友交流。
如果你更关注如何在现实中如何应用,我并不推荐你去学习这门课,有更好的课程适合你,而不是被几个title蒙蔽了双眼,失去了自己的判断能力。事实上这个课更多的人是冲着stanford和andrew ng教授的名气去上的,拿到这个课程的证书能为为自己的形象加分不少。
课程确实非常的简单易懂,几乎稍微困难的地方就会很细致的讲解,讲解非常的细致,入门机械学习的,我上了大概5周,作业也都积极完成了,但发现一直在讲算法和如何在octave里面进行数据处理,应用层面讲得都是很基础的例子没有太强的实践操作价值,因为实际情况要复杂的多。我简单浏览了整个课程的内容,直到最后我也没发现有在应用层面的具体讲解,最后依然是在讲算法,所以我就去试着寻找其他更高效的课程了。
经过一段时间的搜寻,我发现了华盛顿大学开的机器学习课程
相比andrew ng的机器学习,华盛顿大学开的机器学习专项课程要系统全面得多,分为6个部分,每个部分大概都是6周得时间,学习时间大概是andrew ng课程的2.5倍,最后一个部分是一个综合化的智能应用的毕业设计,会综合你所有学到的,非常具有实战性。
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