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一些关于机器学习的学习资料与研究介绍

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机器学习资源 Machine learning Resources

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致力于分享最新最全面的机器学习资料,欢迎你成为贡献者!

快速开始学习:

  • 周志华的《机器学习》作为通读教材,不用深入,大概了解机器学习来龙去脉
  • 李航的《统计学习方法》作为经典的深入案例,仔细研究几个算法的来龙去脉
  • 使用Python语言,根据《机器学习实战》快速上手写程序
  • 参照Youtube机器学习红人Siraj Raval的视频+代码可以帮助你更好地进入状态!原Youtube地址需要梯子|百度网盘
  • 最后,你可能想真正实战一下。那么,请到注明的机器学习竞赛平台Kaggle上做一下这些基础入门的题目吧!(Kaggle上对于每个问题你都可以看到别人的代码,方便你更加快速地学习) | Kaggle介绍及入门解读
  • 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。

深度学习(花书)中文版

深度学习最值得看的论文

最全面的深度学习自学资源集锦

Machine learning surveys

快速入门TensorFlow

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


预备知识 Prerequisite


理论 Theory


应用 Applications


文档 notes


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  

深度学习 Machine Learning

强化学习 Machine Learning


相关书籍 reference book

  • Hands on Machine Learning with Scikit-learn and Tensorflow

  • 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)

  • 一些Kindle读物:

    • 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

  • Packt每日限免电子书精选:

    • 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

    • Learning Pandas

    • Python Parallel Programming Cookbook

    • Machine Learning with R


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