选自KDnuggets
作者：Thuy T. Pham
机器之心编译
参与：微胖、黄小天
虽然 YouTube 有很多不错的机器学习视频，但是很难搞清楚是否值得一看，何况每分钟上传的视频长达 300 小时。在本文中，我们整理了观看量最高的十大机器学习视频。今天这篇推送更新了之前颇受欢迎的博文（2015 年 Youtube 最受欢迎十大机器学习视频，https://goo.gl/6ElLdd）。另外，我们也添加了 4 个最受欢迎的相关视频列表（本文第二部分）。
这份顶级机器学习视频排名包括斯坦福、 加州理工、谷歌 Tech Talks 深度学习方面的课程。我们可以看到使用机器学习玩马里奥和 Hearthstone，还可以从实时流媒体中侦测国家曲棍球联盟 (NHL）进球。
下面是机器学习领域 10 个排名最高的 YouTube 视频（日期截止到 2017 年 5 月 3 日）。
1.MarI/O - 用于视频游戏的机器学习（MarI/O - Machine Learning for Video Games）
介绍：这个有趣的演示视频展示了如何把机器学习应用于视频游戏，其成功得益于神经网络和遗传算法。这个视频真正厉害的地方在于作者扼要描述神经网络如何实现给定性能的方式。作为也玩过超级马里奥世界的人，我可以说这款游戏极其吸引人，不管你玩没玩过！
2. 机器学习（斯坦福大学）（Machine Learning /Stanford）
介绍：这是吴恩达在斯坦福大学所作的机器学习著名系列讲义的第一个视频（第一个讲义是 8 年前）。它将是你自学机器学习核心知识的不二起点。如果你喜欢这个视频，那么吴恩达在 Coursera 上的机器学习课程（链接：https://www.coursera.org/course/ml）也不例外。
3. 谷歌 DeepMind 探秘 - 自学人工智能（Google's Deep Mind Explained! - Self Learning A.I.）
介绍：视频由 ColdFusion（其正式名称为 ColdfusTion）上传，以幽默轻松的方式展示了人们身边的前沿科技。该视频包括以下内容：为什么说 AlphaGo 不是一个专家系统？DeepMind 之内（《自然》视频），AlphaGo 与人工智能的未来（BBC 晚间新闻）。
4. 遗传算法：如何跳过球（Genetic algorithm. Learning to jump over ball.）
介绍：这个短片时长不超过 3 分钟，但是却展示了如何使用遗传算法和神经网络自动化设计运动策略。看看视频中的小生物是如何跳过球吧。
5.TensorFlow：开源机器学习 (TensorFlow: Open source machine learning )
介绍：这是一个 TensorFlow 介绍视频。TensorFlow 是一个开源软件库，它通过使用数据流图进行数值计算，其最初由谷歌大脑团队的研究者和工程师研发；谷歌大脑隶属于谷歌机器智能研究组织，后者专注于机器学习和深度神经网络领域的研究。
观看量：95 万
时长：2 分 17 秒
链接：goo.gl/oqqJ1R
6. Hello, world！——机器学习方法 #1（Hello World - Machine Learning Recipes #1）
介绍：谷歌开发者上传。编写你自己的第一个机器学习程序，你要做的就是用 Python 写六行代码。这个短片中，演讲者会简单介绍什么是机器学习以及为什么机器学习很重要。然后介绍一种监督学习方法（一种根据样本建立分类器的技术）以及如何写代码。
观看量：57 万
时长：6 分 52 秒
链接：goo.gl/Vasglm
7. 加州理工机器学习（Caltech Machine Learning）
介绍：也属于机器学习系列课程的入门级课程。这个系列课程的老师是加州理工的 Yaser Abu-Mostafa 教授。这个系列也有在线课程（https://work.caltech.edu/telecourse.html），还有一本很赞的参考教科书（companion textbook）。掌握机器学习基础，这也是个不错的课程。
观看量：50 万
时长：1 小时 21 分 27 秒
链接：goo.gl/Ba5Lga
8. 下一代神经网络（The Next Generation of Neural Networks）
介绍：Geoffrey Hinton 的 Google Tech Talk，讲述了下一代神经网络。非常好的深度学习入门。有点老，不过仍不失为这门课的优秀技术入门课程。
观看量：46 万
时长：59 分 23 秒
地址：goo.gl/qGBlxc
9. 深度学习：大数据中的智能（Deep Learning: Intelligence from Big Data）
介绍：斯坦福大学商学院主持的一个 panel，有很多产业专家讨论深度学习为产业带来的影响。能从不同视角理解同一个概念（深度学习），这很有趣。博采众长，这个视频不错。
观看量：45 万
时长：1 小时 24 分 16 秒
地址：https://goo.gl/n6xkfo
10. 学习：支持向量机（Learning: Support Vector Machines）
介绍：MIT 课程（2010 年秋季，MIT 6.034 人工智能）。Patrick 会带你了解支持向量机的某些数学方面的细节。他用拉格朗日乘数最大化了限定条件下的街道宽度。如有需要，我们会用一个核函数将向量转换为另一个空间向量。
观看量：36 万
时长：49 分 33 秒
地址：goo.gl/4gC6JR
最受欢迎视频播放列表
这一部分，作者介绍了 4 个机器学习视频集合：从机器学习入门到 Python 机器学习，其中每一集合都包含多个视频，感兴趣的读者可从这些视频集中学习。
1. 机器学习入门（494 个视频）
地址：https://goo.gl/MipLbn
介绍：在线课程机器学习入门（Intro to ML）的一部分。这门课主要是帮助你成为一名数据科学家。Udacity 上传。
2. 机器学习（160 个视频）
地址：goo.gl/lLGCVo
介绍：从数学角度研究机器学习，适合研究生或高年级本科生。mathematicalmonk 上传视频。
3. 课程集合：斯坦福机器学习课程（20 个视频）
地址：goo.gl/6EIv8q
介绍：CS229 课程，授课老师为吴恩达，广泛介绍了机器学习以及统计模式识别。内容包括监督学习、无监督学习、学习理论、强化学习和自适应控制。机器学习的近期应用，比如机器人控制，数据挖掘以及自动化导航。
4.Python 机器学习（72 个视频）
地址：https://goo.gl/YLsFEM
介绍：Python 编程教程合集，比基础内容要深。有关机器学习、金融、数据分析以及机器人技术，网页开发以及游戏研发等。 
原文链接：http://www.kdnuggets.com/2017/05/top-10-machine-learning-videos-on-youtube-updated.html?utm_content=buffer0fb0f&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
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