学科树

人工智能 / 机器学习 / 监督学习

监督学习

按学习目标和前置条件选择资源，再查看对应的学习准备。

UC Berkeley CS189/289A

UC Berkeley CS189/289A：Introduction to Machine Learning（2026 春）

系统学习机器学习模型、训练方法与数学基础。

大学课程

免费 有使用限制

BerkeleyCS189

监督学习·聚类与降维

对比 学习指南

University of Toronto CSC413/2516

University of Toronto CSC413/2516：Neural Networks and Deep Learning（2025 冬）

学习神经网络基础、监督学习，并接触无监督学习与强化学习。

大学课程

免费 有使用限制

TorontoCSC413

深度学习·监督学习

对比 学习指南

Google for Developers

Introduction to Machine Learning（Google AI 通识入口）

区分机器学习类型，理解监督学习与传统程序解决问题的差别。

短课程

免费

Google for Developers

全景认识与基本概念·监督学习

对比 学习指南

Google for Developers

Google Machine Learning Crash Course

理解回归、分类、数据泛化与神经网络的基础概念。

短课程

免费

Google for Developers

监督学习·深度学习

对比 学习指南

scikit-learn

scikit-learn Getting Started

运行估计器、预测与预处理，并理解 Pipeline 和训练/测试划分。

实践教程

免费

scikit-learn

监督学习·Python

对比 学习指南

statlearning.com

An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python

理解回归、分类和模型评估，并结合 Python 章节实验练习。

书籍

免费

statlearning.com

回归与统计建模·监督学习

对比 学习指南