[請益] machine learning 的 udemy課程
各位前輩好。
我預計要入學中字輩碩班，教授是機器學習領域的。個人大學學過程式，
但不是很深入，甚至機器學習這方面完全沒碰過。
Udemy上找了兩個課程，一個是ptt看到的，一個reddit找到的，但都是有一段時日的
文章，所以上來問一下各位前輩意見。
以下：
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
by Jerry M.
https://is.gd/ecpqxT
100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp for 2022
Dr.Angela
https://www.udemy.com/course/100-days-of-code/
請問各位前輩，這兩個推薦哪個先入門？或者有其他的嗎～？
先謝謝各位。
--
這個怎麼感覺比較偏：怎麼用python寫code吧
怎麼看都是偏向工具使用教學…
喔喔如果是想加強程式能力可以
但我還以為你是想先修ML的相關背景 那還不如台大幾個老
師的機器學習課程看一看
應該要先從數學概念學起，我記得tensorflow官網有相關的
連結，找一下。
台大李教授的線上課程夠你看了，網路還有一堆實作可以參
考，還有林教授的機器學習基石
啊對耶，應該是要先修ML的相關背景才對，謝謝各位提醒。 目前應該在看李弘毅老師的課程了，就是我連工具都不太清楚，所以之前才在找這類的 ，差點忽略了背景知識的部份。 目前預計先看線代.機率，以及李老師的課程。這樣子還有什麼要補足嗎？ (雖然感覺看完應該就開學了)
※ 編輯: kkkbird (36.232.17.120 臺灣), 06/16/2022 10:10:09台大李老師的機器學習跟線性代數、台大林老師的機器學
習、台大陳老師的演算法設計和應用、Datacamp、Codecad
emy，上述這些供您參考
哇～謝謝你，這些都對我很有幫助，謝謝各位前輩。 順便請問一下，吳恩達老師在coursera的機器學習如何呢？
※ 編輯: kkkbird (36.232.17.120 臺灣), 06/16/2022 10:51:21有資料科學版 DataScience
Andrew Ng 的有兩個版本，在 Coursera 那個很淺然後作業用
Matlab/Octave 想看數學推導還是要看 Stanford CS229
線性代數的課程通常會有兩種講法，一種是劈頭就開始跟你說
Field/Vector Space 這種的，另外一種是從幾何角度引出解空
間和 Column Space 的，不是數學系出身的話，後者比較容易
上手。要嘛看交大周志成的，要嘛看麻省 Gilbert Strang 爺
爺。至於機率統計喔，推薦清大鄭少為
第二個要學python很推，要學機器學習的話，裡面包含的很
少，只有最後有一些資料整理的課程
Andrew NG在Coursera上的出新版了，可以看一下
還真的xDD 不到一天前的消息…
這可以 想深入去看李老師
udemy的話我這持續有超低優惠,200,要的可以跟我拿...
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