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liuyubobobo

2018-04-22

已采纳

首先，吴恩达的课程非常适合入门。

吴恩达有两门机器学习的课程，一门是基础的机器学习，一门是深度学习。对于基础的机器学习课程，吴恩达的课程最大的缺点是编程部分问题使用的是Octave：一种和Matlab一脉相承的一种语言；而非Python。这使得一方面，如果计算机基础不好的同学，可能上手Octave会比较麻烦；另一方面，由于业界都使用Python，所以机器学习的学习者最终大多数还是要回归Python的，但是听了吴恩达的基础机器学习，会对于如何使用Python实践机器学习没有感觉；由于吴恩达的课使用Octave，所以更不会涉及主流Python机器学习框架的使用，比如scikit-learn。

这门课在设计的时候，尝试兼顾了算法的原理，Python的底层实现，和scikit-learn机器学习框架三方面的使用，所以我可以毫不害臊的讲：在我上面说的几个方面上，这个课程比吴恩达的基础机器学习要毫。但是如果只是原理的理解入门，看一遍吴恩达的课很好。其中神经网络部分，我的课程没有涉及。（当然，我的课程也包含很多吴恩达的可没有涉及的内容，比如knn，决策树，集成学习等：））而且，从另一个视角听听同样的知识，通常都会有不一样的收获：）

在深度学习方面，吴恩达的课使用的是非常主流的技术栈，是非常好的深度学习入门课程：）

加油！

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2

六点半r

明白辽

2021-08-09

共2条回复

丨越丨

2018-04-25

吴恩达有2门入门课，机器学习和深度学习。机器学习可以只听算法原理，代码部分可以直接跳过。深度学习课程是基于Python的。

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