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深入机器学习：精选免费编程资源集锦
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
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。还介绍了一个名为GetVM的Google Chrome浏览器扩展，提供在线编程环境。
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关键要点
- 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。
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