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机器学习介绍：
机器学习(machine learning, ml)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能视频的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能视频的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
推荐理由：
阿尔法狗打败李世石！又要向人类挑战星际2？人工智能视频带来无限想象！都离不开机器学习这门学科！
机器学习理论篇
人工智能课程介绍：
大数据算法与机器学习算法讲解，对于机器学习应用到的数据知识，以及机器学习的原理，理论知识做了详细的讲解。
人工智能视频课程百度云目录：
【重点课程】
大数据算法基础教程 22课
【重点课程】
机器学习算法视频教程（重点） 10课
【重点课程】
机器学习之深度算法 30课
【重点课程】
算法公开课 20课
【参考学习】
机器学习中的数学 4课
【参考学习】
机器学习视频教程42课
机器学习编程语言篇
人工智能课程介绍：
对于机器学习，linux操作系统是最适合的操作系统，无论对于系统的基本操作，shell编程，集群知识都需要有所了解，并能熟练操作。因为编程软件大多是需要在linux上执行。scala语言与spark计算框架，是在大数据环境中最适合的机器学习编程语言，同时目前最流行的是机器学习编程是python。最后大家学习一下mahout机器学习平台。了解下mahout是如果对于海量数据进行机器学习的。
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【重点课程】
linux shell编程从初学到精通 17课
【知识拓展】
linux集群应用实战视频 43课
【重点课程】
scala语言入门 5课
【重点课程】
spark入门到精通 8课
【重点课程】
spark机器学习入门到精通 8课
【重点课程】
零基础入门学习python 42课
【参考学习】
python网络程序开发 12课
【重点课程】
mahout机器学习平台 7课
机器学习应用篇
人工智能课程介绍：
对机器学习技术编程，与实际应用的讲解。讲师水平高，有很多实际的操作，也会穿插理论知识与各种算法的编程实现，是重点学习的课程。
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【重点课程】
实战coding直播（python） 6课
【重点课程】
大数据之机器学习视频教程（重点） 11课
【参考学习】
机器学习课程（重点） 19课
【重点课程】
机器学习基石视频课程 66课
【参考学习】
美服机器学习技法 16课
【参考学习】
机器学习公开课 11课
【重点课程】
机器学习课程视频 19课
【参考学习】
机器学习线下培训视频 8课
机器学习面试篇
人工智能课程介绍：
机器学习面试指导的课程，提高应聘者的通过率，值得一看。
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【重点课程】
面试求职公开课（重点） 14课
【重点课程】
面试算法讲座视频 3课
机器学习参考复习篇
人工智能课程介绍：
此阶段给大家准备了自己收集的其他相关性的课程，大多是一些英文视频，部分配有中文字幕，可以了解下国外对机器学习科学的视频讲解。
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【推荐学习】
斯坦福机器学习公开课（英语） 19课
【知识补充】
cmu - machine learning - tom mitchell（英语） 24课
【知识补充】
toronto - machine learning - hinton（英语) 70课
【知识补充】
2014斯坦福大学机器学习mkv视频 19课
【知识补充】
斯坦福机器学习算法（英文） 19课
【知识补充】
斯坦福公开课ng：机器学习 19课
【推荐学习】
深度学习视频教程(英语) 16课