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资源|Github上最受欢迎的“机器学习资源集合”

全球人工智能 2018-11-08 10:26:05

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作者: lily

预备知识 Prerequisite

  • Python

    • Learn X in Y minutes

      https://learnxinyminutes.com/docs/python/

  • Markdown

    • Mastering Markdown

      https://guides.github.com/features/mastering-markdown/

  • R - R Tutorial:http://www.cyclismo.org/tutorial/R/

  • Python和Matlab的一些cheat sheet:

    http://ddl.escience.cn/f/IDkq 

    • Numpy、Scipy、Pandas科学计算库

    • Scikit-learn机器学习库、Keras深度学习库

    • Matlab科学计算

    • Matplotlib画图


理论 Theory——深度学习 Deep learning

  • 强化学习 Reinforcement learning

    https://github.com/allmachinelearning/ReinforcementLearning

  • 迁移学习 Transfer learning

    https://jindongwang.github.io/transferlearning/

  • 分布式学习系统 Distributed learning system

    https://github.com/allmachinelearning/Deep-Learning-System-Design


应用 Applications

  • 自然语言处理 Natural language procesing

    https://github.com/allmachinelearning/NaturalLanguageProcessing

  • 行为识别 Activity recognition

    https://github.com/jindongwang/activityrecognition


文档 notes

  • 综述文章汇总

    https://github.com/jindongwang/MachineLearning/tree/master/papers/survey

  • 近200篇机器学习资料汇总!

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/26136757

  • 机器学习入门资料

    https://github.com/allmachinelearning/MachineLearning/blob/master/notes/MLMaterials.md

  • MIT.Introduction to Machine Learning

  • http://ddl.escience.cn/f/Iwtu

  • 东京大学同学做的人机交互报告

    https://github.com/allmachinelearning/MachineLearning/blob/master/notes/FieldResearchinChina927-104.pdf

  • 人机交互简介

    https://github.com/jindongwang/HCI

  • 人机交互与创业论坛

    https://github.com/allmachinelearning/MachineLearning/blob/master/notes/%E4%BA%BA%E6%9C%BA%E4%BA%A4%E4%BA%92%E4%B8%8E%E5%88%9B%E4%B8%9A%E8%AE%BA%E5%9D%9B.md

  • 职场机器学习入门

    https://github.com/allmachinelearning/MachineLearning/blob/master/notes/%E8%81%8C%E5%9C%BA-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8.md

  • 机器学习的发展历程及启示, (@Prof. Zhihua Zhang/@张志华教授)

    http://mt.sohu.com/20170326/n484898474.shtml


课程与讲座 Course and talk

  • 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

    https://www.coursera.org/learn/machine-learning

  • Stanford CS 229, Andrew Ng机器学习课无阉割版,Notes比较详细

    http://cs229.stanford.edu/materials.html

  • 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

    http://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/

  • CMU 10-715 Advanced Introduction to Machine Learning,同样是CMU phd级别的课,节奏快难度高

    https://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10715/

  • Coursera上国立台湾大学林轩田开的两门课:机器学习基石(适合入门),机器学习技法(适合提高)。

    https://www.coursera.org/course/ntumlone

    https://www.coursera.org/course/ntumltwo

    Machine Learning for Data Analysis, Coursera上Wesleyan大学的Data Analysis and Interpretation专项课程第四课。

  • Neural Networks for Machine Learning, Coursera上的著名课程,由Geoffrey Hinton教授主讲。

    https://www.coursera.org/learn/neural-networks

  • 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。

    http://cs231n.stanford.edu/

  • 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

    https://www.youtube.com/playlist?list=PLqJm7Rc5-EXFv6RXaPZzzlzo93Hl0v91E

  • 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

    https://www.zhihu.com/lives/819543866939174912


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

    http://ddl.escience.cn/ff/emZH

  • 机器学习, (@Prof. Zhihua Zhou/周志华教授)

    https://book.douban.com/subject/26708119/

  • 统计学习方法, (@Dr. Hang Li/李航博士)

    https://book.douban.com/subject/10590856/

  • 一些Kindle读物:

    http://ddl.escience.cn/f/IwWE

    • 利用Python进行数据分析.azw3

    • 跟老齐学Python:从入门到精通.azw3

    • Python与数据挖掘 (大数据技术丛书) - 张良均.azw3

    • Python学习手册.azw3

    • Python性能分析与优化.mobi

    • Python数据挖掘入门与实践_7242.azw3

    • Python数据分析与挖掘实战(大数据技术丛书) - 张良均.azw3

    • Python科学计算(第2版).azw3

    • Python计算机视觉编程 [美] Jan Erik Solem.azw3

    • python核心编程(第三版).azw3

    • Python核心编程(第二版).azw3

    • Python高手之路 - [法] 朱利安·丹乔(Julien Danjou).azw3

    • Python编程快速上手 让繁琐工作自动化.azw3

    • Python编程:从入门到实践.azw3

    • Python3 CookBook中文版.mobi

    • 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.azw3.azw3

    • 机器学习系统设计 (图灵程序设计丛书) - [美]Willi Richert & Luis Pedro Coelho.azw3.azw3

    • 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.azw3

    • 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).a.azw3

    • 机器学习:实用案例解析 (O’Reilly精品图书系


其他 Miscellaneous

  • 机器学习日报:每天更新学术和工业界最新的研究成果

    http://forum.ai100.com.cn/

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