在 Yaser S. Abu-Mostafa 个人网站上可以找到哪些机器学习学习资源?

home.work.caltech.edu 是加州理工学院（Caltech）电气工程与计算机科学教授 Yaser S. Abu-Mostafa 的个人网站。站内可直接获取的机器学习学习资源主要有四类：一门累计观看超过八百万次的机器学习在线课程（MOOC）、教材《Learning from Data》的相关信息、机器学习讲座片段与公开演讲视频，以及 AI 与金融、AI 与医疗等主题的文章和论文。这些资源适合想系统入门机器学习、或希望了解 AI 在金融与医疗中应用的人；网站本身是个人主页，不提供课程报名、成绩或证书服务，具体学习平台需按各资源指向的渠道自行确认。

核心资源一览

机器学习 MOOC 与教材

课程是站内最值得优先使用的资源。它最初作为 Caltech 首次课程直播推出，之后在 YouTube 等服务器上累计获得超过八百万次观看，说明内容公开可及、受众广。教材《Learning from Data》与课程同源，站内将其列为“Popular Items”，并说明该书是亚马逊机器学习类畅销书、曾多次在计算机科学全类别中排名第一。

使用建议：先以课程视频建立整体框架，遇到推导或习题时再对照教材相应章节。课程视频分布在外部平台，站内只做介绍和入口指引，因此实际播放、配套材料是否齐全，需要以跳转后的页面为准。

讲座片段与公开演讲

站内“What's New”提到一段 18 分钟的视频，讲解“从提示中学习”（learning from hints）的新方法，并附有最新论文链接；同一处还说明配套的免费软件包正在准备中。这类内容适合已经具备机器学习基础、想了解具体研究方向的读者。

另一项是作者在 Caltech 百年校庆季的公开演讲《Artificial Intelligence: The Good, The Bad, And The Ugly》，站内称其为该季观看量最高的 Watson Lecture。它面向一般听众，适合用来建立对 AI 社会影响的整体认识，而不是替代技术课程。

文章与研究方向

“Sample Articles”栏目列出多篇面向公众或专业读者的文章，包括“Ask an Expert: AI and Finance”、关于 AI 模型在 Covid 预测上表现优于 CDC 组合模型的内容，以及 AI 与核武器等主题，部分提供中文和葡萄牙文版本。站内还列出作者的主要研究领域：人工智能、机器学习、AI 的医疗应用和计算金融。

如果目的是了解 AI 在金融或医疗中的实际应用，可以先读这些文章，再顺着文中引用的论文深入；如果目的是打基础，仍应回到 MOOC 和教材。

使用时的注意点

• 网站是教授个人主页，不是课程平台。课程播放、教材购买、论文下载都发生在外部站点，站内只提供介绍与链接。
• 站内未提及课程费用、注册方式或证书信息，不要默认课程附带证书或学分。
• “免费软件包正在准备中”属于站内当时的表述，是否已发布需以实际页面为准。
• 部分文章为其他语言版本，阅读前先确认语言是否符合需要。

从哪里开始

想入门机器学习：先看 MOOC，配合《Learning from Data》教材。想了解某个研究方向：看“What's New”中的视频片段与论文。想了解 AI 的社会与行业影响：看公开演讲和“Sample Articles”中的文章。