个人认为：吴恩达老师的机器学习课程，是初学者入门机器学习的最好的课程！我们整理了笔记（336页），复现的Python代码等资源，文末提供下载。
课程简介
课程地址：https://www.coursera.org/course/ml
Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：
（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。
（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。
（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。
本课程需要10周共18节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课都有ppt课件，推荐学习。
课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1i7xK
Github文件夹说明
docx：笔记的word版本
markdown：笔记的markdown版本
html：笔记的html版本
images：笔记的图片
ppt：课程的原版课件
srt：课程的中英文字幕（mp4文件需要在百度云下载，大家可以用记事本或者字幕编辑软件来编辑字幕，共同完善。
code：课程的python代码
机器学习课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1i7xK
笔记pdf版本（A4打印版，共336页）
机器学习教程中文笔记目录
资源下载
笔记、代码、word及markdown版本等资源都可以在Github下载：
https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
可以在下面的公众号回复“吴恩达机器学习”获取网址下载。
解压密码“fengdu78”
