5 个免费的 YouTube 频道，专门用于机器学习教育

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作为一名数据专业人士，您还应该知道如何构建机器学习预测模型来解决业务问题。如果您对机器学习感兴趣，那么您可能还在寻找最好的入门资源。

好吧，您始终可以选择最符合您学习偏好的自定进度在线课程。但是，如果您喜欢向一些最好的教育者和经验丰富的专业人士学习——所有这些都是免费的——那么 YouTube 是一个很棒的学习资源。

这是一个YouTube频道列表，它们提供高质量的机器学习内容，由出色的讲师授课，并受到全球数百万学习者的喜爱。那么，让我们来看看这些YouTube频道。

1. StatQuest with Josh Starmer

如果您是机器学习的初学者，StatQuest with Josh Starmer 是一个很好的起点。Josh Starmer 是一位出色的教育家，他使统计学和机器学习变得非常容易理解。

机器学习算法可能会让人望而生畏，但 Josh Starmer 将它们的工作原理分解为易于遵循的教程。该频道包含以下机器学习主题的深入内容

• 线性回归和线性模型
• 逻辑回归
• 决策树和随机森林
• 支持向量机
• XGBoost

在您熟悉机器学习之后，您还可以探索该频道上的深度学习教程。

2. Codebasics

Codebasics 是由 Dhaval Patel 运营的一个受欢迎的 YouTube 频道。您可以在该频道上学习编程、数据分析和机器学习。

该频道提供以下方面的超级有用的内容

• Python 编程
• 数据科学机器学习的数学和统计学
• 真实数据集上的机器学习项目

除了基础的机器学习概念，您还可以探索自然语言处理、使用大型语言模型构建应用程序等方面的教程。

3. freeCodeCamp

如果您从事技术行业，您可能已经熟悉 freeCodeCamp 及其使学习编码和学习所有技术变得超级易于理解的使命。freeCodeCamp 社区 YouTube 频道是一个高质量视频课程和教程的存储库，用于学习编程、数据科学和软件开发。

机器学习播放列表包含以下内容的多个完整视频课程

• 机器学习入门
• 从零开始机器学习——不使用库
• 使用 scikit-learn 构建机器学习模型
• 使用 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 构建神经网络
• Python 中的计算机视觉

您还可以找到深入的教程来学习机器学习的先决条件——Python 和 pandas 数据分析。该频道还提供面试准备课程，帮助您在技术和编码面试中取得好成绩。

4. Sentdex

Sentdex 是另一个学习 Python 编程、机器学习和深度学习的出色 YouTube 频道。

Python 机器学习播放列表包含实用的深度教程，涵盖

• 构建回归模型
• 评估回归模型
• K 近邻和支持向量机
• 聚类算法
• 深度学习基础

除了机器学习，该频道还提供大量有用的 Python 教程，内容涵盖 GUI 开发、数据分析、使用 OpenCV 的图像和视频分析等。

5. Data School

Data School 是 Kevin Markham 运营的另一个 YouTube 频道，提供学习数据科学的有用内容。该频道提供易于理解的 Python、数据分析和 scikit-learn 机器学习教程。

在学习机器学习之前，您应该熟悉 Python 编程和数据分析。特别是，您应该能够

• 使用 Python 以编程方式抓取网络以获取数据
• 清理和分析数据集
• 使用 scikit-learn 库构建机器学习模型

通过 Data School，您可以学习所有这些以及更多内容。此外，scikit-learn 技巧播放列表包含有用的技巧，可帮助您在使用 scikit-learn 构建机器学习模型时遵循最佳实践。

总结

就这样。如前所述，YouTube 是学习机器学习（以及几乎任何技术主题）的绝佳学习资源。但是，有一个缺点是会被动地消费内容——看完一个教程接着看下一个——而不能有效地学习。

只有当您*动手*去做时，您才能真正学习和理解。因此，在观看视频教程时，请记住设置开发环境并进行编码。从设置环境和安装所需的库到调整超参数，只有当您亲自动手操作时，您才能真正学会。祝您学习愉快，编码顺利！