吴恩达，英文名是 Andrew Ng，是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能实验室主任。 1997年，他获得了宾夕法尼亚州匹兹堡卡尼基美隆大学班级顶尖的计算机科学，统计学和经济学三重专业本科学位。1998年，在马萨诸塞州的麻省理工学院获得硕士学位。随后，在2002年，他又获得了加州大学伯克利分校的博士学位。
吴恩达的这套机器学习教程被视为入门机器学习的最佳资料。课程以视频的形式，基本涵盖了机器学习的主要知识点，例如：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等。课程中没有复杂的公式推导和理论分析，作者的目的是让机器学习初学者能够快速对整个机器学习的知识点有比较整体的认识，便于快速入门。
为了便于英文不太好的朋友学习，特意从网络上搜集了对应视频的中文字幕文件，建议使用 potplayer 播放器播放。
另外，课程的每个知识点都有配套的练习题。这里提供个使用 python 语言编写的习题答案，github 地址是 https://github.com/kaleko/CourseraML。
如何获取
在公众号回复 20210319 获取，注意是公众号，而不是文章后的评论区。
