本文匯總了16個公開的視頻教程，內容包括決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、神經網絡和深度學習、估計、貝葉斯學習、支持向量機和核方法、聚類、無監督學習、提升算法、強化學習和學習理論。

1. 課程：《機器學習的數學背景》

2. 課程：《神經網絡與機器學習簡介》

講師：Geoffrey E. Hinton

3. 課程：《機器學習（Machine Learning）》

講師：Ruslan Salakhutdinov

4. 課程：《機器學習和模式識別（Machine Learning and Pattern Recognition）》

講師：Yann LeCun

5. 課程：《從數據中學習（Learning from Data）》

講師：Yaser S. Abu-Mostafa

6. 課程：《機器學習（Machine Learning）》

講師：Kilian Weinberger

7. 課程：《機器學習（Machine Learning）》

講師：Andrew Ng

8. 課程：《面向機器學習的神經網絡（Neural Networks for Machine Learning）》

講師：Geoffrey Hinton

9. 課程：《機器學習和自適應智能（Machine Learning and Adaptive Intelligence）》

講師：Neil Lawrence

10. 課程：《神經網絡和機器學習的介紹（Intro to Neural Networks and Machine Learning）》

講師：Roger Grosse

11. 課程：《信息論，模式識別和神經網絡（Information Theory, Pattern Recognition, and Neural Networks）》

講師：David MacKay

12. 課程：《機器學習（Machine Learning）》

講師：Tom Mitchell and Maria-Florina Balcan

13. 課程：《機器學習（Machine Learning）》

講師：Michael Littman, Charles Isbell, and Pushkar Kolhe

14. 課程：《機器學習簡介（Introduction to Machine Learning）》

講師：Sargur Srihari

15. 課程：《機器學習——納米級介紹（Machine Learning - Nano Degree）》

講師：Arpan Chakraborty, David Joyner, Luis Serrano, Sebastian Thrun, Vincent Vanhoucke, and Katie Malone

16. 課程：《機器學習教程（Tutorial: Machine Learning）》

講師：Andrew Moore. Dean of School of Computer Science at Carnegie Mellon University.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的16个在线机器学习视频与教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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