2. 创建机器学习模型 — Microsoft Learn
Microsoft Learn 的 Create Machine Learning Models 学习路径，是面向希望获得模块化、动手实践入门且与 Azure ML 生态相关的学习者的优秀免费厂商课程。
- 级别：初级
- 时长：整个路径约 10 小时
- 费用：完全免费
- 最适合：在与微软生态对齐的组织中工作的工程师，或以 Azure AI 工程师或数据科学助理认证为目标的学习者
学习路径涵盖使用 Python 探索与分析数据、训练与评估回归和分类模型、训练聚类模型、以及优化与测试深度学习模型。课程以短模块与交互式沙盒呈现——开始学习无需 Azure 订阅。相较 Coursera 或 Kaggle，本课程的语言中立性较弱（后期模块更偏向 Azure ML SDK），但对于希望同时打好 ML 基础并获得与微软云栈对齐凭证的学习者而言，这是自然之选。
3. 机器学习入门 — Kaggle Learn
Kaggle 的《Intro to Machine Learning》对希望通过简短、以项目为锚点的课程直接迈向竞赛实践的学习者来说，是很好的免费选择。
- 级别：初级
- 时长：约 3 小时
- 费用：完全免费
- 最适合：希望快速上手 ML，并在之后通过竞赛平台在真实数据集上练习的学习者
课程以 7 节精炼课程覆盖标准 ML 工作流：模型如何工作、基础数据探索、用决策树构建首个模型、模型验证、欠拟合与过拟合、随机森林，以及（当然还有）向 Kaggle 竞赛提交作品。每节课都配有简短教程与在 Kaggle Notebook 中完成的动手练习。
4. 程序员的实用深度学习 — fast.ai
fast.ai 的《Practical Deep Learning for Coders》是面向希望先搭建可用模型、再回过头学习理论的学习者的项目优先型优选课程。
- 级别：中级（需 1 年编码经验）
- 时长：7 节课约 20 小时视频；项目实践所需时间更多
- 费用：完全免费
- 最适合：已经会编码、想在第一周就上线一个可用深度学习模型、随后再深入原理的开发者
由 Jeremy Howard 授课。课程颠覆常规教学法：第一课即在解释神经网络是什么之前，让学习者用自有数据训练一款最先进的图像分类器。后续课程逐步剖析背后的原理。当前版本使用 PyTorch、fastai、Hugging Face Transformers，并用 Gradio 进行部署。
5. 机器学习速成课 — Google
Google 的《Machine Learning Crash Course》是希望获得由厂商编写、打磨精良的入门课程、并通过交互式组件直观理解模型行为的学习者的优秀免费选择。
- 级别：初级到中级
- 时长：基础模块约 15 小时；进阶与 LLM 模块更久
- 费用：完全免费
- 最适合：任意级别工程师，想要当前、节奏良好的 ML 概览，并附加了解 LLM 与生产级 ML 系统
最初为 Google 工程师编写，现已公开。2024 年的全面更新显著扩展了课程内容：基础 ML 模块（线性回归、逻辑回归、分类、神经网络、嵌入）与生产级 ML 系统、生成式 AI、大型语言模型以及 ML 公平性等进阶模块并列而立。每节课都包含交互式 Colab 笔记本与可操作的可视化小组件，便于学习者操控模型行为。
6. CS229 机器学习 — Stanford Online
斯坦福 CS229是希望获得研究生级机器学习课程完整数学深度的学习者的优选。
- 级别：高级（需要线性代数、多元微积分、概率与 Python）
- 时长：约 20 节、每节约 80 分钟的讲座，外加习题集
- 费用：讲座视频在 YouTube 上免费；通过 Stanford Online 的专业证书版本需额外付费
- 最适合：希望以严格推导而非直觉优先讲解为主的工程师、研究人员与研究生
CS229 覆盖监督学习（线性模型、广义线性模型、SVM、核方法）、无监督学习（k-means、EM、PCA、ICA）、深度学习与强化学习，并贯穿证明与推导。适合希望理解算法为什么有效，而不仅是如何使用的人。
7. 6.036 机器学习导论 — MIT OpenCourseWare
MIT 的 6.036是免费的高校课程，适合希望以本科层面的严谨度、并聚焦算法与其背后数学的学习者。
- 级别：中高级（需要 Python、线性代数与基础概率）
- 时长：约 24 节讲座，加 12 份习题集与实验
- 费用：完全免费
- 最适合：自驱型学习者，追求 MIT 级别的严谨，更偏好通过证明与习题推进，而非构建应用项目
课程涵盖线性分类器、感知机与感知机收敛定理、逻辑回归与梯度下降、特征表示与正则化、神经网络与反向传播、卷积与循环网络、状态机与马尔可夫决策过程，以及强化学习。讲座与习题集均为 MIT 校内课程的原始材料。打磨程度不及商业课程。
8. 机器学习 A–Z：Udemy
Kirill Eremenko 与 Hadelin de Ponteves 的 Machine Learning A–Z 是 Udemy 上的项目驱动型强力课程，拥有逾百万名学员。
- 级别：初级到中级
- 时长：约 44 小时视频，另含模板与练习
- 费用：Udemy 促销价 $15–$85
- 最适合：希望由同一讲师带领，系统走查广泛 ML 算法目录，并为每类算法配备可复用代码模板的学习者
课程涵盖回归、分类、聚类、关联规则学习、强化学习、NLP、深度学习、降维与模型选择——每部分均提供 Python 与 R 的实现，以及可下载的代码模板。由于范围广，单个主题的深度不如学术型专题课程，但“目录式”结构适合希望快速查找“该场景应选用何种算法”的学习者。课程会定期更新。
9. CS50《用 Python 进行人工智能导论》— 哈佛（edX）
哈佛 CS50AI（edX）适合希望将机器学习置于更广义人工智能语境中的学习者——在 ML 之外，还涵盖搜索、知识表示与不确定性推理。
- 级别：中级（需 CS50P 或同等 Python 经验）
- 时长：约 7 周，每周 10–30 小时
- 费用：可免费旁听；edX 认证证书 $239
- 最适合：希望获得更广泛 AI 基础（不仅是 ML）且来自知名大学的学习者
由 Brian Yu 与 David J. Malan 授课。课程涵盖搜索算法（BFS、DFS、A*、极小化极大）、知识表示与命题逻辑、概率与贝叶斯网络、优化、机器学习（监督与强化）、神经网络与自然语言处理。每个模块都配有分量十足的 Python 项目——井字棋 AI、PageRank 实现、手写体识别、问答系统。
最佳机器学习课程对比表
| 排名 | 课程 | 学习形式 | 课程深度 | 规模 / 成果信号 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Supervised Learning with scikit-learn — DataCamp | AI 原生、交互式 | 分类、回归、模型评估、预处理 | DataCamp 机器学习科学家职业路径的基础课程；第一章免费 |
| 2 | Create Machine Learning Models — Microsoft Learn | 自定进度模块 + 沙盒 | 从回归到聚类与深度学习，贴合 Azure | 免费；与 Azure AI 工程师 / 数据科学家认证对齐 |
| 3 | Intro to Machine Learning — Kaggle Learn | 教程 + Kaggle Notebooks | 从首个模型到随机森林与 Kaggle 提交 | 免费；直通 Kaggle 竞赛的上手通道 |
| 4 | Practical Deep Learning for Coders — fast.ai | 项目优先的视频 + 笔记本 | 覆盖 CV、NLP、表格、推荐系统的深度学习，使用 PyTorch + Hugging Face | 免费；配套书籍以 Jupyter 笔记本形式免费提供 |
| 5 | Machine Learning Crash Course — Google | 模块 + 交互式组件 | 从基础 ML 到生产系统、LLM、公平性 | 免费；2024 年重制版新增 LLM 与生产 ML 模块 |
| 6 | CS229 Machine Learning — Stanford Online | 讲座 + 习题集 | 数学化 ML，涵盖深度学习与强化学习 | 讲座在 YouTube 免费；研究生级深度 |
| 7 | 6.036 Introduction to ML — MIT OpenCourseWare | 讲座 + 习题集 | 从线性分类器到 MDP 与强化学习 | 免费；MIT 校内课程原始材料 |
| 8 | Machine Learning A–Z — Udemy | 单讲师视频 + 模板 | 覆盖 Python 与 R 的广泛算法目录 | 100 万+ 学员；可复用代码模板 |
| 9 | CS50's Intro to AI with Python — Harvard (edX) | 讲座 + 项目 | 广义 AI：搜索、逻辑、概率、ML、NLP | 可免费旁听；可获哈佛认证 |
作者
Josef Waples
我是数据科学编辑，曾为科学期刊发表的研究论文撰稿。我的兴趣领域包括线性代数、统计学、R 等相关主题。
DataCamp 的《使用 scikit-learn 进行监督学习》位居 2026 年榜单之首。完整清单与评估标准如下。
本榜单从四个维度评估机器学习课程：
信息来源包括截至 2026 年 4 月对 DataCamp、Microsoft Learn、Kaggle、fast.ai、Google、Stanford Online、MIT OpenCourseWare、Udemy 和 edX 的课程页面的直接评审。
1. 使用 scikit-learn 的监督学习 — DataCamp
DataCamp 的《Supervised Learning with scikit-learn》是 2026 年动手实践型机器学习的强力起点——这门交互式、AI 原生课程从第一章起就带领学习者构建真实的分类与回归模型。
课程围绕四个部分展开：使用 k 近邻的分类、线性模型的回归、模型评估与交叉验证、以及预处理流水线。
我们评估中的关键点：DataCamp 的学习体验如今是 AI 原生的，能够实时适配每位学习者。当模型效果不佳或代码无法运行时，AI 助教会解释原因及应如何修改，而不是仅标注错误。这接近于一对一辅导。
DataCamp 的《Supervised Learning with scikit-learn》 是 DataCamp 职业路径 Machine Learning Scientist with Python 的基础课程。