最近在學習李宏毅老師的機器學習課程，但是發現他有著2016~2021的系列課程，不知從何開始，也沒找著比較干貨的內容指引。所以自己整理了一份基于b站（考慮到許多人沒有vpn，看不了yotube）搬運視頻的學習指引。
先放上李老師的個人主頁！里面有課后作業以及PPT等資源！
李宏毅個人主頁

接下來的話我按課程的時間簡單劃分了2016~2021，并羅列了課程里的內容，大家只需要找到自己對應的想學習的關鍵詞，即可點擊鏈接到對應的視頻課程，找到對應章節進行快速學習！

小白（沒有ML相關經驗，比如不知道梯度如何傳導）建議從2017開始學習，大佬可以自行選擇自己喜歡的模塊（比如說GAN）直接學習。

以下為正文

李宏毅機器學習 2021春
目錄
類神經網絡訓練不起來怎么辦系列（1~5）P11 ~ P15
Self-attention & transformer 系列 P23、P24、P34、P35
GAN系列（1~4） P40~P43
自監督學習系列（BERT、GPT）P49~P52
自編碼器（AE）P53、P54
Attack與可解釋性 P63~P68
強化學習 P73~P83
機器終身學習及神經網絡壓縮 P84~P87
元學習 P91~P105

李宏毅機器學習 2020春
目錄
Regression、Gradient Descent、Opt、Classification、Logistic Regression、BP等基礎內容 P3~P13
GNN、RNN P18~P21
半監督、無監督 P22、P23
可解釋性ML P24~P31
Attack對抗攻擊 P33~P42
模型壓縮 P43~50
Transformer P54、P55
無監督學習、自監督 P56~P58、P64
自編碼器AE P59~P62
ELMO、BERT、GPT P63
異常檢測 P65~P71
GAN P72~P82
元學習 P86~P99
終身學習 P100~P107
強化學習RL P108~P119

李宏毅機器學習 2019春

異常檢測 P2~P8
對抗攻擊Attack P9~P16
可解釋性 P16~P24
終身學習 P25~P31
元學習 P32~P47
AE P48~P51
網絡壓縮 P52~P57

李宏毅機器學習 2017
2017講的都是比較基礎的內容，比如說regression、gradient descent、BP等。基礎薄弱的可以從這開始學習。

regression、gradient descent、BP等基礎 P1~P15
無監督學習 P23~P29
遷移學習 P30
SVM P31
結構化學習 P32~P35
RNN P36~P37
Ensemble P38
RL P39

李宏毅機器學習 2016
基本與2017一樣，就不劃分了

李宏毅NLP專題

2021到2016視頻有些還是重復的，比如說2019的內容很多都在2020里再次出現。但并不影響觀看~，注意不要重復看就好啦

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【李宏毅机器学习视频汇总】2016~2021李宏毅机器学习内容汇总及一些学习建议的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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