2단계: 고전적인 머신러닝

스탠포드 대학교에서 개발한 통계 학습 입문 교재로, R과 Python 두 가지 버전을 제공하며 회귀, 분류, 서포트 벡터 머신 등 고전적인 머신러닝 알고리즘을 다룹니다. 무료 온라인 강좌와 실험 코드가 함께 제공됩니다.

Microsoft에서 개발한 12주 26개 강의로 구성된 고전적인 머신러닝 초보자 튜토리얼입니다. 전 세계 문화 데이터를 활용하여 머신러닝을 실습합니다.

앤드류 응 교수의 고전적인 머신러닝 입문 전문화 과정으로, 지도 학습, 비지도 학습 및 실용적인 머신러닝 기술을 다룹니다.

앤드류 응 스탠포드 머신러닝 강좌의 완전한 중국어 노트입니다. 기초부터 응용까지 18개의 챕터를 포함하며 다양한 형식의 학습 자료를 제공합니다.

파이썬으로 머신러닝 기초 모델과 알고리즘을 처음부터 구현하는 교육 프로젝트입니다. 선형 회귀부터 딥러닝까지 다양한 알고리즘을 다루며, 알고리즘 내부 작동 메커니즘의 투명한 전시를 중시합니다.