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　　【新智元导读】2016 年就要过去了，关于机器学习的知识储备你觉得自己做得如何？下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章，汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程，分类整理，初学者、进阶级还是资深研究员，都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图，观看的话请复制文中的链接哦。

　　目录

　　第一部分：机器学习入门

怎样在 6 个月内成为数据科学家

CMU统计机器学习课程

滑铁卢大学机器学习课程

Python 应用机器学习课程

导论：Python 数据科学

SciPy 机器学习导论课

Python Pandas 数据分析

CS50 机器学习课程

Pandas 初学者的数据分析和处理教程

什么是人工智能

Azure ML 初学者的机器学习教程

　　第二部分：机器学习提高

机器学习方法

Scikit-Learn：机器学习与文本

骇客机器学习

Apache Spark MLlib 机器学习导论

Python 时间序列分析

　　第三部分：机器学习应用

机器学习的突破性进展

机器学习与艺术

计算机如何学习创造性

机器学习解码基因组

Pinterest 的机器学习应用

GrabTaxi 如何使用机器学习预测出租车空车情况

Amazon ML 入门

Amazon Go：最先进的购物技术

必看的10个基于机器学习的产品

知识图谱

AI游戏革命

机器学习的医疗应用

构建自己的智能应用程序

机器学习：Google的愿景

　　机器学习入门

　　1. 怎样在 6 个月内成为数据科学家

　　时长：56分24秒

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=rIofV14c0tc

　　这个视频中，Tetiana Ivanova 分享了她在短短 6 个月内成为数据科学家的经验。参与黑客马拉松是她开始学习机器学习的契机。如果你犹豫过是去上研究生课程还是自学成为数据科学专家，那么这个视频一定不容错过。Tetiana 分享了她转职的经历，高等教育背后的艰苦现实。不管你是初学者还是正欲转职做数据科学相关工作的人，我都建议你看看这个视频，一定会让你有所启发。

　　2. CMU统计机器学习课程

　　时长：24 Lectures

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=zcMnu-3wkWo&index=1&list=PLTB9VQq8WiaCBK2XrtYn5t9uuPdsNm7YE

　　CMU 的这门课程将带你了解机器学习和统计建模的基础。主要内容包括：参数和非参数回归、聚类、提升、图形分析、极大极小理论、降维等。本课程最适合已有统计学和数学基础的学生。此外，课程还提供作业任务和解决方法。

　　3. 滑铁卢大学机器学习课程

　　时长：23 Lectures

　　地址：https://www.youtube.com/watch?list=PLFze15KrfxbH8SE4FgOHpMSY1h5HiRLMm&v=b5NlRg8SjZg

　　滑铁卢大学的这门机器学习课程将带你了解机器学习的基础概念和前沿理论。这是一个理论性质的课程，将带领你探讨机器学习算法中的数学关系。本课程有包括《理解机器学习》的作者 Shai Ben David 在内的多名教授，涵盖的主题包括线性回归、贝叶斯、树、聚类、神经网络、集成、隐马尔可夫模型等。

　　4. Python 应用机器学习课程

　　时长：57 Lectures

　　地址：https://www.youtube.com/watch?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v&v=OGxgnH8y2NM