引言

入门机器学习需要系统化的学习路径和高质量的学习资源。本文由英伟达人工智能应用团队的计算机科学家Chip Huyen撰写，她不仅推荐了十种优质的免费机器学习课程资源，还详细介绍了如何将这些资源串联起来形成一条高效的学习路径。

作者介绍

Chip Huyen是一位计算机科学家和作家，目前在美国硅谷的英伟达人工智能应用团队工作。她在斯坦福大学完成了本科和研究生学业，专注于计算机科学领域。她的研究方向涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等多个方面。此外，她还参与了多个项目，如SOTAWHAT（查询和总结SOTA人工智能研究成果）、OpenSeq2Seq（用于高效实验的语音识别、Text2Speech和NLP工具包）以及Free Hugs Vietnam（为越南青少年提供软技能培训的非营利项目）。

推荐的机器学习资源清单及学习路径

1. 斯坦福《概率与统计》

• 链接：https://online.stanford.edu/courses/gse-yprobstat-probability-and-statistics
• 简介：这门课程涵盖了概率和统计学的基础知识，对机器学习的四个核心方面——探索性数据分析、数据生成、概率和推断——进行了深入讲解。

2. MIT《线性代数》

• 链接：https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/
• 简介：这门课程由《线性代数导论》和《线性代数与数据学习》的作者Gilbert Strang教授授课。课程内容丰富，包括图和网络、微分方程组、最小二乘与投影、傅里叶级数和快速傅里叶变换等关键知识点。

3. 斯坦福CS231N《用于视觉识别的卷积神经网络》

• 链接：https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq
• 简介：这门课程注重理论与实践相结合，通过可视化的教学方法，解释了反向传播、损失函数、正则化、Dropout和BatchNorm等复杂概念。

4. fastai《程序员深度学习实战》

• 链接：https://course.fast.ai/
• 简介：这门课程面向初学者，不要求具备高等数学知识，但需要一定的编程经验。课程还提供了在线论坛，方便参与者交流机器学习的最佳实践。

5. 斯坦福CS224N《深度学习自然语言处理》

• 链接：https://www.youtube.com/playlist?list=PLU40WL8Ol94IJzQtileLTqGZuXtGlLMP_
• 简介：这门课程是自然语言处理领域的经典课程，被称作“标配”课程。授课者Christopher Manning是斯坦福AI实验室的负责人，课程内容紧密围绕前沿研究展开。

6. 斯坦福《机器学习》

• 链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning
• 简介：这门课程由吴恩达教授授课，吸引了超过244万名学员。课程内容全面，涵盖监督学习、无监督学习、机器学习最佳实践等多个方面。

7. 斯坦福《概率图模型专项课程》

• 链接：https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models
• 简介：这门课程由Daphne Koller教授授课，涵盖了概率图模型的三个部分：表征、推理和学习。这是一个强大的框架，用于编码复杂的概率分布。

8. DeepMind《强化学习入门课程》

• 链接：https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0&list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ
• 简介：这门课程通过生动的实例和易于理解的讲解，全面介绍了强化学习（RL）的基本概念。授课者David Silver是该领域的世界级专家。

9. Full Stack Deep Learning《全栈深度学习训练营》

• 链接：https://fullstackdeeplearning.com/march2019
• 简介：这门课程面向有一定深度学习基础的开发者，除了教授如何训练和调整模型外，还涵盖了项目成本估算、框架选择、计算基础设施配置以及调试技巧等内容。

10. Coursera《如何赢得数据科学竞赛》

• 链接：https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science
• 简介：这门课程面向希望在数据科学竞赛中取得好成绩的学员，教授如何分析和处理预测建模任务，帮助你在激烈的比赛中脱颖而出。

结语

通过合理利用上述资源，你可以构建一个系统化的学习路径，从而逐步掌握机器学习的核心知识和技能。这些资源覆盖了从基础知识到高级应用的各个方面，适合不同层次的学习者。希望这些建议能帮助你在机器学习领域取得成功。