台湾大学林轩田老师的机器学习公开课，有一定的理论深度，尤其是PAC理论讲得比较透彻，而且很善于总结与融汇贯通，课程使用英文资料，中文讲解，要听懂需要一定的数学基础。

这门课程最早是在coursera平台的，分割为机器学习基石和机器学习技法两门课程，但是由于平台的更新，这两门课程都已经下架。后续林老师又稍微重新组织了一下课程结构重新上架，当前（202010）的课程地址如下：

• 机器学习基石 上
• 机器学习基石 下
• 机器学习技术

作为课程的重要部分，我认为不做作业只看视频没什么用，林老师在facebook上回应过大陆读者一次，建议参考台大2015年课程的作业去练习。我按照老师的建议把这些题目做了一遍，收获不小，在做题的过程中，参考了很多学生在做coursera公开课作业时的分享，coursera上的作业以选择题为主，而台大2015年课程作业的题目基本相同，但要求做出严格的证明，由于大量公式输入复杂，所以我选择了用手写的方式共享，希望能给其他想学习的同学一定的帮助。

作业中所有代码使用python3，主要依赖numpy库和sklearn库。代码在python 3.6下运行通过，建议使用开发运行环境anaconda 。

• ntuml mooc主页
• 台大2015年机器学习课程主页
• 公开课视频与课件下载
  • 机器学习基石 链接: https://pan.baidu.com/s/1_pQBqjC8GsdkaajSVj27JQ 密码: awjq
  • 机器学习技法 链接：http://pan.baidu.com/s/1qYjoglI 密码：0vf8
• 教材 Learning From Data
  • 教材非授权下载 （版权所限，本repo就不直接放进来了，希望能早日引进到大陆)
  • 教材主页 可下载电子版补充章节，需要通关密码（在教材中）
• 使用相同教材的类似课程
  • https://work.caltech.edu/telecourse.html 来自加利福尼亚理工学院，教材的第一作者开课，同时在edx平台有公开课