机器学习资源 Machine learning Resources
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快速开始学习: - 周志华的《机器学习》作为通读教材,不用深入,从宏观上了解机器学习
《机器学习》西瓜书公式推导解析:https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/
最新的《神经网络与深度学习》
使用Python语言,根据《机器学习实战》快速上手写程序
吴恩达的最新深度学习课程资源:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-6
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其他有用的资料:
想看别人怎么写代码?机器学习经典教材《PRML》所有代码实现
另外,对于一些基础的数学知识,你看深度学习(花书)中文版就够了。这本书同时也是深度学习经典之书。
来自南京大学周志华小组的博士生写的一本小而精的解析卷积神经网络—深度学习实践手册
一个简洁明了的时间序列处理(分窗、特征提取、分类)库:Seglearn
自然语言处理数据集 Learning Machine Learning? Six articles you don’t want to miss
Getting started with machine learning documented by github
研究领域资源细分
深度学习 Deep learning
强化学习 Reinforcement learning
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分布式学习系统 Distributed learning system
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Python
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- Mastering Markdown - Markdown is a easy-to-use writing tool on the GitHu.
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Python和Matlab的一些cheat sheet:http://ddl.escience.cn/f/IDkq 包含:
Numpy、Scipy、Pandas科学计算库
Matlab科学计算
Matplotlib画图
深度学习框架
文档 notes
机器学习的发展历程及启示, (@Prof. Zhihua Zhang/@张志华教授)
课程与讲座 Course and talk
机器学习 Machine Learning
- 神经网络,机器学习,算法,人工智能等 30 门免费课程详细清单 - 斯坦福机器学习入门课程,讲师为Andrew Ng,适合数学基础一般的人,适合入门,但是学完会发现只是懂个大概,也就相当于什么都不懂。省略了很多机器学习的细节
Neural Networks for Machine Learning, Coursera上的著名课程,由Geoffrey Hinton教授主讲。
Stanford CS 229, Andrew Ng机器学习课无阉割版,Notes比较详细,可以对照学习CS229课程讲义的中文翻译。
CMU 10-702 Statistical Machine Learning, 讲师是Larry Wasserman,应该是统计系开的机器学习,非常数学化,第一节课就提到了RKHS(Reproducing Kernel Hilbert Space),建议数学出身的同学看或者是学过实变函数泛函分析的人看一看
CMU 10-715 Advanced Introduction to Machine Learning,同样是CMU phd级别的课,节奏快难度高
Machine Learning for Data Analysis, Coursera上Wesleyan大学的Data Analysis and Interpretation专项课程第四课。
Max Planck Institute for Intelligent Systems Tübingen德国马普所智能系统研究所2013的机器学习暑期学校视频,仔细翻这个频道还可以找到2015的暑期学校视频
知乎Live:我们一起开始机器学习吧,机器学习入门之特征工程
深度学习 Machine Learning
斯坦福大学Feifei Li教授的CS231n系列深度学习课程。Feifei Li目前是Google的科学家,深度学习与图像识别方面的大牛。这门课的笔记可以看这里。
CS224n: Natural Language Processing. Course instructors: Chris Manning, Richard Socher.
强化学习 Machine Learning
CS 294 Deep Reinforcement Learning, Fall 2017. Course instructors: Sergey Levine, John Schulman, Chelsea Finn.
相关书籍 reference book
入门读物 The Elements of Statistical Learning(英文第二版),The Elements of Statistical Learning.pdf
机器学习, (@Prof. Zhihua Zhou/周志华教授)
统计学习方法, (@Dr. Hang Li/李航博士)
利用Python进行数据分析
跟老齐学Python:从入门到精通
Python与数据挖掘 (大数据技术丛书) - 张良均
Python学习手册
Python性能分析与优化
Python数据挖掘入门与实践
Python数据分析与挖掘实战(大数据技术丛书) - 张良均
Python科学计算(第2版)
Python计算机视觉编程 [美] Jan Erik Solem
python核心编程(第三版)
Python核心编程(第二版)
Python高手之路 - [法] 朱利安·丹乔(Julien Danjou)
Python编程快速上手 让繁琐工作自动化
Python编程:从入门到实践
Python3 CookBook中文版
终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界 - [美 ]佩德罗·多明戈斯
机器学习系统设计 (图灵程序设计丛书) - [美]Willi Richert & Luis Pedro Coelho
机器学习实践指南:案例应用解析(第2版) (大数据技术丛书) - 麦好
机器学习实践 测试驱动的开发方法 (图灵程序设计丛书) - [美] 柯克(Matthew Kirk)
机器学习:实用案例解析
数学:
Algebra - Michael Artin
Algebra - Serge Lang
Basic Topology - M.A. Armstrong
Convex Optimization by Stephen Boyd & Lieven Vandenberghe
Functional Analysis by Walter Rudin
Functional Analysis, Sobolev Spaces and Partial Differential Equations by Haim Brezis
Graph Theory - J.A. Bondy, U.S.R. Murty
Graph Theory - Reinhard Diestel
Inside Interesting Integrals - Pual J. Nahin
Linear Algebra and Its Applications - Gilbert Strang
Linear and Nonlinear Functional Analysis with Applications - Philippe G. Ciarlet
Mathematical Analysis I - Vladimir A. Zorich
Mathematical Analysis II - Vladimir A. Zorich
Mathematics for Computer Science - Eric Lehman, F Thomson Leighton, Alber R Meyer
Matrix Cookbook, The - Kaare Brandt Petersen, Michael Syskind Pedersen
Measures, Integrals and Martingales - René L. Schilling
Principles of Mathematical Analysis - Walter Rudin
Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques - Daphne Koller, Nir Friedman
Probability: Theory and Examples - Rick Durrett
Real and Complex Analysis - Walter Rudin
Thomas' Calculus - George B. Thomas
普林斯顿微积分读本 - Adrian Banner
Learning Data Mining with Python
Matplotlib for python developers
Machine Learing with Spark
Mastering R for Quantitative Finance
Mastering matplotlib
Neural Network Programming with Java
Python Machine Learning
R Data Visualization Cookbook
R Deep Learning Essentials
R Graphs Cookbook second edition
D3.js By Example
Data Analysis With R
Java Deep Learning Essentials
Learning Bayesian Models with R
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