想学习机器学习，看到有人推荐多伦多大学的课程

[leo7476040305]

有编程基础，但想学习机器学习方面的课程，请问这个适合初学者吗： https://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc311_f21/

[gpt5]

硬核的机器学习课程都是数学，而不是教怎么调包，
你可以下一本 PRML ，感受一下。

[tqyq88]

看了一下大纲，应该是适合。前提希望你的线性代数过关。
油管上应该有 MIT 的公开课可以学，有个朋友就是在油管上自学 ML 成才的。
多伦多大学的课程主要是作业繁重，多练习就行。其实各大学之间的大纲差异不大。

[zhiyu1998]

一楼正解

[Wataru]

机器学习反而不怎么要求代码能力，更多需要的是高等数学和线性代数的知识

[LaurelHarmon]

吴恩达，李航，etc

[CrazyRundong]

学习体系性强的知识不建议直接看书，很容易因为没有大图景拿不清主次陷入无尽的细节里自己劝退。前置知识够用就好，拿不准的用到再补。

传统机器学习就跟吴恩达的课，深度学习跟 cs231n ，之后再根据兴趣挑一些课题看。最重要的是课程作业要跟着写完

[TabGre]

高等数学和线性代数概率论有什么好的书籍和路径推荐？