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吳恩達(dá)老師是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中非常知名的大牛，他在coursera平臺上發(fā)布的《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程，在國內(nèi)外都可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)入門的第一課和最熱門課程，無數(shù)新手都從這門課中收獲滿滿。

因此，極市平臺為大家整理了吳恩達(dá)學(xué)習(xí)大禮包，內(nèi)容包含吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)筆記、書籍以及相關(guān)刷題訓(xùn)練。希望對大家有所幫助~

1. 吳恩達(dá)課程

【1】人工智能專項(xiàng)課程（Deep Learning Specialization）

• 課程地址（有中文字幕，需注冊）：

  https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

• 課程簡介：包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及序列模型五門課程。

  該課程廣受好評，通過視頻講解、作業(yè)與測驗(yàn)等讓更多的人對人工智能有了了解與啟蒙。國外媒體報道稱：吳恩達(dá)這次深度學(xué)習(xí)課程是迄今為止，最全面、系統(tǒng)和容易獲取的深度學(xué)習(xí)課程，堪稱普通人的人工智能第一課。

【2】《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程（Machine Learning）

• 課程地址1（有英文字幕）：

  https://www.youtube.com/playlist?list=PL0Smm0jPm9WcCsYvbhPCdizqNKps69W4Z

• 課程地址2（有中文字幕，需注冊）：

  https://www.coursera.org/learn/machine-learning

• 課程作業(yè)：Github上有人將作業(yè)整理為了Python形式，并分為.py和.ipynb兩種格式，鏈接：

  https://github.com/nsoojin/coursera-ml-py

  https://github.com/kaleko/CourseraML

• 課程簡介：廣泛介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計模式識別。相關(guān)主題包括監(jiān)督式學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)以及機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例。課程涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要知識點(diǎn)，并引用很多案例和應(yīng)用，幫助機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者快速對整個機(jī)器學(xué)習(xí)知識點(diǎn)有一個整體的認(rèn)識，以便快速入門。

【3】TensorFlow in Practice 專項(xiàng)課程

• 課程地址（有英文字幕，需注冊）：

  https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice

• 課程簡介：包括TensoFlow 和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的介紹、TenSorFlow 中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TenSorFlow 中的自然語言處理以及序列、時間序列和預(yù)測四門課。是一個側(cè)重實(shí)踐的流行的開放源碼機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

2. 吳恩達(dá)課程學(xué)習(xí)筆記

很大大牛都做出了自己的學(xué)習(xí)筆記，內(nèi)容都非常優(yōu)秀，小極將它們整合了一下：

【1】黃海廣-github標(biāo)星11600+：最全的吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程資源（完整筆記、視頻、python作業(yè)）

• 鏈接：

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/84214338

  Github：

  https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
  

• 黃海廣博士在github開源的吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)個人筆記，用python復(fù)現(xiàn)了課程作業(yè)，star數(shù)達(dá)到11671+。黃海廣博士曾經(jīng)組織翻譯過這門課程視頻的中文字幕，并寫了課程的中文筆記。筆記被下載了幾萬次，幫助了不少人。鏈接是吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程的資源匯總。

【2】憶臻-吳恩達(dá)課程從未失望，斯坦福CS230深度學(xué)習(xí)課程全套資料放出（附下載） 

• 鏈接：

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/38426219

• CS230 與吳恩達(dá)在 Coursera 上的深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)課程一樣分 5 部分，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的策略、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及序列模型。內(nèi)容包含CS230PPT下載。

• 鏈接：

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/56534902

  Github：https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

• 關(guān)于 CS229 的超級詳細(xì)的資源，由一名斯坦福的畢業(yè)生 Shervine Amidi 整理，內(nèi)容包含關(guān)于 CS229 非常精煉的監(jiān)督式學(xué)習(xí)、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、 技巧和竅門、概率與統(tǒng)計以及線性代數(shù)和微積分六張知識點(diǎn)速查表，所有的速查表都配備了英文版、中文版等 5 種語言版本。

【4】紅色石頭-吳恩達(dá)《Machine Learning》Jupyter Notebook 版筆記發(fā)布！

• 鏈接：

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/97466992

  Github：https://github.com/halfrost/Halfrost-Field

• 由Halfrost-Field 冰霜之地編寫，所有內(nèi)容都基于 Jupyter Notebook，集圖片、公式、代碼、練習(xí)題于一體，非常方便使用。

• 鏈接：

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/36453627

• 針對Deep Learning Specialization的五門課程都做出了精煉筆記，總結(jié)了每節(jié)課的核心內(nèi)容，非常實(shí)用。

3. 吳恩達(dá)書籍-《Machine Learning Yearning》

• 在線閱讀：

  https://deeplearning-ai.github.io/machine-learning-yearning-cn/docs/home

• 英文版：

  https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn

• 中文版：

  https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn/releases/download/v0.5.0/MLY-zh-cn.pdf

4. 刷題訓(xùn)練

• 鏈接：

  https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273

• 鏈接：

  https://www.kesci.com/home/project/5e0f01282823a10036b280a7

• 吳恩達(dá)《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程的配套題庫。與市面上的課程和編程題翻譯版不同的是，這套題是測驗(yàn)（quiz）題的翻譯，考點(diǎn)非常細(xì)膩，新手配合教程使用，可以更好地學(xué)習(xí)知識。