彭博推出机器学习高级在线课程（免费）

继谷歌、Facebook等企业之后，彭博（Bloomberg）最近也推出了自己的机器学习高级在线课程，而且是免费的。

彭博的机器学习课程定位较为高端，适合那些有一定机器学习和数学基础的专业人士，例如金融分析师，高级项目经理以及拥有多年经验的工程师。事实上，该课程在公开之前已经被彭博自己的1,000名软件工程师使用，是彭博企业内部“机器学习EDU”计划的一个分支。

根据彭博官方博客介绍，该课程由彭博社首席技术官办公室的数据科学家David Rosenberg讲授;，他还是纽约大学数据科学中心的讲师：“我们的目标是帮助具有强大数学背景的人们掌握更有价值的机器学习技能，包括经验丰富的软件开发人员，实验科学家，工程师和金融专业人士。”Rosenberg说道。

参加该课程的学员需要具备线性代数，多元微积分，概率论和统计学的扎实知识。最好具备：计算机科学背景，包括对数据结构，算法和高级，基于证据的数学的理解。如果您想知道自己是否具备正确的背景知识，请参考这个方便（并且非常简洁的）数学评估（PDF）。

实际课程包括统计学习理论的介绍，随机梯度下降和超额风险分解的检验，以及回归和分类的损失函数等。很明显，这不是一个菜鸟友好的课程，也不适合那些看到“Convex Optimization”和“Langrangian duality”等术语一脸懵逼的人群。除了视频，课程还附带幻灯片，笔记和参考资料。（第一课的Youtube视频链接）

对于那些有兴趣深入了解机器学习知识的人，目前网络上已经有大量优质教学资源，包括谷歌、Facebook和微软在内的知名IT公司提供的在线课程，例如，谷歌的25节课的（免费）机器学习课程，附送40多个练习，你可以在15个小时左右完成学习;另外值得推荐的是该课程还包含许多谷歌工程师的视频，深入阐释了机器学习概念的微妙差别。

其他优秀资源还包括：谷歌通过Google Cloud云平台提供的三学时的深度学习和机器学习工具教学课程，微软最近推出的人工智能课程，以及Facebook提供的包括算法介绍在内的一系列人工智能基础课程。此外，Coursera和Udacity，以及Github上都有很多优秀的人工智能学习资源。

初学者可以考虑Udacity在线学习平台的机器学习课程。