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什么是机器学习（ML）？据斯坦福大学说，这是“让计算机在没有明确编程的情况下行动的科学”。

 机器学习是算法的一部分，但运行算法取决于你。你可以使用Octave、Matlab、SAS、R、Python等，但是你想要做的结束推断仍然是一样的。

 有几门机器学习认证课程。我已经列出了一些顶级课程，大部分都是免费的或者至少可以负担得起的，这将帮助你成为一名ML专家。本文列出的课程旨在帮助您开始关于机器学习的激动人心和快速发展的领域。其他则是稍微高级些的方面。当然，这是艰苦的工作，但是如果你愿意追求一些东西，你会发现成功的方法。

1. Andrew Ng的机器学习

 这是斯坦福大学最受欢迎的机器学习课程。你将在每一个你经历的主题上进行测试，并根据你得到的完成情况和最终得分，你将被授予证书。本课程确实为开发人员提供了有价值的信息，并使您深入了解所有算法背后的数学知识。

 我个人非常喜欢这个。Andrew Ng带你学习使用Octave，这是一个很好的工具，可以在你的项目运行之前测试你的算法。

2. Udacity介绍的机器学习

 本课程让您熟悉机器学习的理论和实践两方面。由Sebastian Then，这个自动驾驶汽车背后的人完成交付，这当然使机器学习学习起来更有趣。该课程也会给你Python的编程经验。这是一个免费的课程，但认证不可用。

3. Coursera的机器学习专业化

 这是Coursera最近推出的机器学习认证课程之一。Python机器学习专业课程由六门课程组成。它讨论了构建机器学习应用程序，主要使用深度学习。对于想要超越传统机器学习方法的人来说，这是一个很好的课程。这个完整的专业学习课程收费$ 354，有点昂贵。你将完成一个顶点项目来完成课程。

4.通过Data Camp进行机器学习

 机器学习认证课程对于R专业人员来说是最合适的。它期望你有一个R编程的基础工作知识。本课程着重于提供有效利用机器学习训练模型的有用知识。课程内容通过视频和交互式网页浏览器编码的组合来传递。在几个免费的模块后，完整的课程每月$ 25。

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