当我在B站刷到MIT的机器学习作业讲解时

去年深秋某个失眠的凌晨，我偶然在B站刷到个标题写着"MIT作业太难被学生集体投诉"的视频。点开发现是位留学生边啃汉堡边讲解6.862课程的编程作业，视频里满屏的Latex公式让我瞬间清醒。这意外邂逅让我开启了为期半年的MIT机器学习课程探索之旅，现在我把这些珍贵的学习资源整理成这份生存指南。

官方渠道里的隐藏关卡

在MIT OpenCourseWare官网（ocw.mit.edu）搜索"machine learning"，会出现十多个相关课程。这里推荐两个经典：

• 6.867 Machine Learning（2014版）：包含完整的课程视频、讲义和作业，教授Tommi Jaakkola的板书堪称艺术品
• 6.862 Applied Machine Learning：更注重实战，数据集都取自当时最新的Kaggle竞赛

上周我重访网站时，发现新增了2022年春季的6.790 Learning Machines课程，居然附带了神经架构搜索的专题模块。

那些年我们追过的中文字幕组

在网易公开课搜索"MIT 机器学习"，会出现个播放量破百万的经典课程。这个2010年录制的版本特别适合新手，虽然代码示例还用着Python 2.7，但教授Eric Grimson连梯度下降都拆解成慢动作讲解。有次我在推导正则化公式卡壳时，回放第8集第36分钟的解释，弹幕突然飘过"此处重看第三遍+1"，瞬间找到组织的感觉。

在edX修学分的奇妙体验

edX平台上的MicroMasters® Program in Statistics and Data Science项目里，藏着门鲜为人知的机器学习课程。不同于公开课的录播形式，这里每周要完成3次代码提交，助教团队会在48小时内反馈。有学员在论坛分享，用这个课程的证书竟然抵扣了NYU硕士项目的6个学分。

油管上的民间智慧宝库

当我在YouTube搜索栏输入"MIT ML recitation"，意外打开了新世界。这些由助教主讲的复习课视频，往往比正课更接地气。有个讲解核技巧的系列视频，UP主用厨房里的炒菜过程类比特征空间变换，让我想起当初死活理解不了的Mercer定理突然开窍。

GitHub里的学霸笔记漂流瓶

在GitHub搜索"MIT-6.867-notes"，会跳出上百个仓库。有个标注"2023重制版"的repo让我惊艳——不仅用Jupyter重写了所有作业，还附带了Anki记忆卡。最近发现个叫MLCheatSheet的仓库，把贝叶斯优化等内容整理成手机壁纸尺寸，通勤时瞄两眼特别方便。

来自留学生的真实忠告

在Reddit的r/mit论坛里，有篇题为"千万别在冬天选ML课"的热帖引发热议。楼主吐槽在完成第三次作业时，因为波士顿暴风雪断电导致提交延误。跟帖里有人建议：提前下载所有课程资料，特别是涉及TensorFlow Practical的那些实验，云服务器突然断联时会救命。

最近在整理这些资源时，我常想起MIT教授Patrick Winston那句："机器学习不是工具箱，而是新的显微镜。"现在每次打开课程视频，总会先拖到片尾——那些2008年课堂录像里，后排总有个穿灰色帽衫的男生在奋笔疾书，不知道他现在是不是在Google Brain写论文呢？