深入机器学习：精选免费编程资源集锦

这篇文章介绍了一系列免费的机器学习编程资源。

包括人工智能入门、大数据处理算法、强化学习基础、深度强化学习和图模型。

推荐的资源包括《人工智能入门（第二版）》和IIT Madras的《大数据算法》课程。

多伦多大学的《大数据中的统计推断》课程提供统计推断技术的学习。

普林斯顿大学的《强化学习基础》课程涵盖马尔可夫决策过程和动态编程。

加州大学伯克利分校的《深度强化学习》课程提供实践项目。

加州大学欧文分校的《图模型学习》课程探讨概率推断和参数学习。

康奈尔大学的《机器学习》课程提供监督学习和无监督学习的基础。

斯坦福大学的《凸优化》课程介绍凸优化及其在机器学习中的应用。

卡内基梅隆大学的《概率图模型》课程探讨概率图模型的统一框架。

GetVM是一个Google Chrome扩展，提供在线编程环境，支持实践学习。

GetVM Playground允许用户无缝学习，进行编码和测试，提升机器学习技能。