台湾大学林轩田老师曾在coursera上开设了两门机器学习经典课程：《机器学习基石》和《机器学习技法》。《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。《机器学习技法》课程主要介绍了机器学习领域经典的一些算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等。林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。在此，笔者将把这两门课的所有视频、笔记、书籍等详细资料分享给大家。
首先附上这两门课的主页：
课程视频在B站上可以直接观看哦～这里附上传送门：
这门课主要涉及机器学习关键问题的四个方面：
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When Can Machine Learn?
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Why Can Machine Learn?
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How Can Machine Learn?
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How Can Machine Learn Better?
其中每个方面包含4节课，总共有16节课。具体所有课程内容如下：
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When Can Machine Learn?
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The Learning Problem
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Learning to Answer Yes/No
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Types of Learning
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Feasibility of Learning
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Why Can Machine Learn?
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Training versus Testing
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Theory of Generalization
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The VC Dimension
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Noise and Error
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How Can Machine Learn?
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Linear Regression
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Logistic Regression
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Logistic Regression
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Nonlinear Transformation
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How Can Machine Learn Better?
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Hazard of Overfitting
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Regularization
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Validation
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Three Learning Principles
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这门课主要涉及机器学习经典算法的三个方面：
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Embedding Numerous Features: Kernel Models
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Combining Predictive Features: Aggregation Models
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Distilling Implicit Features: Extraction Models
总共有16节课。具体所有课程内容如下：
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Embedding Numerous Features: Kernel Models
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Linear Support Vector Machine
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Dual Support Vector Machine
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Kernel Support Vector Machine
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Soft-Margin Support Vector Machine
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Kernel Logistic Regression
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Support Vector Regression
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Combining Predictive Features: Aggregation Models
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Blending and Bagging
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Adaptive Boosting
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Decision Tree
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Random Forest
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Gradient Boosted Decision Tree
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Distilling Implicit Features: Extraction Models
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Neural Network
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Deep Learning
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Radial Basis Function Network
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Matrix Factorization
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Finale
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笔者在学习这门课的过程中整理了各种课程资源，包括视频、笔记、书籍等。具体如下：
两门课所有的教学视频都存放在百度云盘上，方便转存、下载。包括视频对应的教学ppt（pdf形式）。
机器学习基石： 链接：https://pan.baidu.com/s/13GjUE9b9TMT0UfMINncRoA 密码：30p0
机器学习技法： 链接：https://pan.baidu.com/s/1mGJJGF3Fq3B41mlenzOzCQ 密码：2xf2
这是笔者最用心整理也是花的时间最多的，读者可以边看视频边看我的笔记，希望能给读者提供微薄之力。所有精炼笔记都已发布在个人主页上。但是为了便于大家线下阅读，特此将笔记的md文件和pdf文件全都发布在github上，可供查阅和打印。
林轩田机器学习基石这门课有一个配套教材：《Learning From Data》，林轩田也是编者之一。这本书的主页为：
豆瓣上关于这本书的评分高达9.4，还是很不错的，值得推荐！可以配套视频一起学习。
机器学习技法对这本书添加了一些章节，作为扩展。原书和附加章节均放在百度云盘上。
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