個人認為：吳恩達老師的機器學習課程，是初學者入門機器學習的最好的課程！我們整理了筆記（336頁），復現的Python代碼等資源，文末提供下載。

課程簡介

課程地址：https://www.coursera.org/course/ml

Machine Learning(機器學習)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演譯。在過去的十年中，機器學習幫助我們自動駕駛汽車，有效的語音識別，有效的網絡搜索，并極大地提高了人類基因組的認識。機器學習是當今非常普遍，你可能會使用這一天幾十倍而不自知。很多研究者也認為這是最好的人工智能的取得方式。在本課中，您將學習最有效的機器學習技術，并獲得實踐，讓它們為自己的工作。更重要的是，你會不僅得到理論基礎的學習，而且獲得那些需要快速和強大的應用技術解決問題的實用技術。最后，你會學到一些硅谷利用機器學習和人工智能的最佳實踐創新。

本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數據挖掘、統計模式識別的課程。主題包括：

（一）監督學習（參數/非參數算法，支持向量機，核函數，神經網絡）。

（二）無監督學習（聚類，降維，推薦系統，深入學習推薦）。

（三）在機器學習的最佳實踐（偏差/方差理論；在機器學習和人工智能創新過程）。本課程還將使用大量的案例研究，您還將學習如何運用學習算法構建智能機器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾郵件），計算機視覺，醫療信息，音頻，數據挖掘，和其他領域。

本課程需要10周共18節課，相對以前的機器學習視頻，這個視頻更加清晰，而且每課都有ppt課件，推薦學習。

課程視頻：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1i7xK

編者注

本人2014年下半年開始翻譯本課程字幕，并寫了課程的中文筆記。筆記被下載了幾萬次，應該幫助了不少人，也有很多人一直在幫助我，現在我把筆記的word原稿和markdown原稿分享給大家。

markdown的筆記和課程中英文字幕我將放在Github，希望大家能繼續完善。為方便數學公式的在線顯示，在線觀看的是html文件，公式已經被轉為圖片，公式源碼在markdown文件。

最后想對各位朋友說：贈人玫瑰，手有余香！在人工智能的道路上，你不是一個人在戰斗！

黃海廣

2018-3-26 夜

筆記打印效果圖(是薄的那本)

深度學習筆記在這里。

筆記參考

https://www.coursera.org/course/ml 機器學習公開課

https://mooc.guokr.com/user/2133483357/ 小小人_V的個人筆記

《統計學習方法》李航

《機器學習課》鄒博

Github文件夾說明

docx：筆記的word版本

markdown：筆記的markdown版本

html：筆記的html版本

images：筆記的圖片

ppt：課程的原版課件

srt：課程的中英文字幕（mp4文件需要在百度云下載，大家可以用記事本或者字幕編輯軟件來編輯字幕，共同完善。

code：課程的python代碼

機器學習課程視頻：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1i7xK

筆記pdf版本（A4打印版，共336頁）

機器學習教程中文筆記目錄

資源下載

筆記、代碼、word及markdown版本等資源都可以在Github下載：

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

文件較大，也可以用百度云下載Github打包文件：

鏈接：

https://pan.baidu.com/s/1LnTSEobcE4-hXgfYtdf4gQ?pwd=453g

提取碼：453g

若鏈接失效，可以在公眾號回復“吳恩達機器學習”獲取網址下載。

解壓密碼“fengdu78”

往期精彩回顧適合初學者入門人工智能的路線及資料下載(圖文+視頻)機器學習入門系列下載中國大學慕課《機器學習》（黃海廣主講）機器學習及深度學習筆記等資料打印《統計學習方法》的代碼復現專輯 AI基礎下載機器學習交流qq群955171419，加入微信群請掃碼：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Github标星24300！吴恩达机器学习课程笔记.pdf的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。