聪明的留学生已经发现了
现在热门的高薪岗位
AI Engineer、Data Scientist、Quant...
都离不开一个隐藏硬性技能
Machine Learning
作为CS学科下难度数一数二的分支，即便是对有基础的同学来说，Machine Learning学起来都不简单，更别说是小白入门。想要学习Machine Learning，其实选择美国CS强校们的课程都不会错，但是对0基础的同学来说，选择一个风趣幽默，着眼基础的课来入门很重要。
如果你想在枯燥的学习中发现乐趣，并且打牢基础，馒头很推荐大家康奈尔大学的Machine Learning。![]()
作为Tier 1的CS强校，康奈尔的机器学习课程质量不用多说。更重要的是这门课的授课教授Killian Weinberger本人受到的好评爆表。![]()
相对其热门程度，这门课的完整资源（课程视频+教材+作业）却很难找到，Reddit上也有很多求资源的同学。![]()
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在帮大家Research了众多课程后，馒头不得不说这门课真的将小白友好做到了极致。
首先，从课程框架就能看出，这门课程覆盖了Machine Learning所有的知识点，包括K-nearest neighbors、Perceptron等大厂面试必考题，还涉及到一些Deep Learning的知识。![]()
而且这门课程对非CS专业的同学来说也很好上手，Reddit网友亲测，只要你有数学基础，即使不上CS基础课也能听懂这门机器学习课程。
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其次，机器学习涉及到大量的概念，学起来绝不算有趣。但Killian教授授课风格很风趣，而且他是一位时刻要求学生互动的教授，课程沉浸性很强。并且为了保证大家能吸收到所有知识，教授亲自做了重点笔记，配合课程一起食用效率更高。比如在K-nearest Neighbor这章，重点笔记要求你至少要掌握以下知识点：
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如何检验自己是否掌握了这个知识点？只需看看自己是否能答上教授留给你的问题：
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当然实操也不能落下，每个章节结束后还有一次实操作业，也就是网上无数人在求的本节课的Homework。馒头已帮大家收集到了原版文件和Best Solution。
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36节Lecture录屏
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课程Notes+作业（附Solution）
教授亲撰重点笔记，背完就能去面试；
实操选手不要落下每节课后的assighment，帮助你巩固知识点。
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附：课程所用教材
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