# NTU-HsuanTienLin-MachineLearning

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## 课程介绍

台湾大学林轩田老师曾在coursera上开设了两门机器学习经典课程：《机器学习基石》和《机器学习技法》。《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。《机器学习技法》课程主要介绍了机器学习领域经典的一些算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等。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，笔者将把这两门课的所有视频、笔记、书籍等详细资料分享给大家。

首先附上这两门课的主页：

[Hsuan-Tien Lin 机器学习基石](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：

[机器学习基石（林轩田）](https://www.bilibili.com/video/av36731342)

[机器学习技法（林轩田）](https://www.bilibili.com/video/av36760800)

## 课程内容

### 《机器学习基石》

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](https://redstonewill.com/65/)

	- [Learning to Answer Yes/No](https://redstonewill.com/70/)

	- [Types of Learning](https://redstonewill.com/73/)

	- [Feasibility of Learning](https://redstonewill.com/77/)

- **Why Can Machine Learn?**

	- [Training versus Testing](https://redstonewill.com/80/)

	- [Theory of Generalization](https://redstonewill.com/217/)

	- [The VC Dimension](https://redstonewill.com/222/)

	- [Noise and Error](https://redstonewill.com/227/)

- **How Can Machine Learn?**

	- [Linear Regression](https://redstonewill.com/232/)

	- [Logistic Regression](https://redstonewill.com/236/)

	- [Linear Models for Classification](https://redstonewill.com/243/)

	- [Nonlinear Transformation](https://redstonewill.com/246/)

- **How Can Machine Learn Better?**

	- [Hazard of Overfitting](https://redstonewill.com/249/)

	- [Regularization](https://redstonewill.com/252/)

	- [Validation](https://redstonewill.com/255/)

	- [Three Learning Principles](https://redstonewill.com/311/)
	
### 《机器学习技法》

这门课主要涉及机器学习经典算法的三个方面：

- **Embedding Numerous Features: Kernel Models**

- **Combining Predictive Features: Aggregation Models**

- **Distilling Implicit Features: Extraction Models**

总共有16节课。具体所有课程内容如下：

- **Embedding Numerous Features: Kernel Models**
	
	- [Linear Support Vector Machine](https://redstonewill.com/345/)

	- [Dual Support Vector Machine](https://redstonewill.com/369/)

	- [Kernel Support Vector Machine](https://redstonewill.com/393/)

	- [Soft-Margin Support Vector Machine](https://redstonewill.com/417/)
	
	- [Kernel Logistic Regression](https://redstonewill.com/456/)
	
	- [Support Vector Regression](https://redstonewill.com/477/)

- **Combining Predictive Features: Aggregation Models**

	- [Blending and Bagging](https://redstonewill.com/509/)

	- [Adaptive Boosting](https://redstonewill.com/535/)

	- [Decision Tree](https://redstonewill.com/569/)

	- [Random Forest](https://redstonewill.com/601/)
	
	- [Gradient Boosted Decision Tree](https://redstonewill.com/644/)

- **Distilling Implicit Features: Extraction Models**

	- [Neural Network](https://redstonewill.com/682/)

	- [Deep Learning](https://redstonewill.com/710/)

	- [Radial Basis Function Network](https://redstonewill.com/739/)

	- [Matrix Factorization](https://redstonewill.com/783/)
	
	- [Finale](https://redstonewill.com/810/)

## 资源汇总

笔者在学习这门课的过程中整理了各种课程资源，包括视频、笔记、书籍等。具体如下：

### 课程视频

两门课所有的教学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）。

**机器学习基石：**

链接：https://pan.baidu.com/s/1mKTjYgPhTDDq5Ajl-nYA0A 提取码：3l47 

**机器学习技法：**

链接：https://pan.baidu.com/s/1qmZ8s7wSwHM0UkkPuNFJRw 提取码：vjuf 

### 课程笔记

这是笔者最用心整理也是花的时间最多的，读者可以边看视频边看我的笔记，希望能给读者提供微薄之力。所有精炼笔记都已发布在个人主页上。但是为了便于大家线下阅读，特此将笔记的md文件和pdf文件全都发布在github上，可供查阅和打印。

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### 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：

[Learning From Data](http://amlbook.com/)

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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。

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机器学习技法对这本书添加了一些章节，作为扩展。原书和附加章节均放在百度云盘上。

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## 最后

如果觉得我的分享对你有用，那么就**Star**一下吧～同时，也欢迎大家关注我的微信公众号：AI有道（ID: redstonewill）。我会一如既往发布更多更好的文章给大家！一起学习，共同进步！

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