MachineLearning
欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远
- ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】
- Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网)
- 电子版书籍:【机器学习实战-中文版-带目录版.pdf】
- -- 感谢 群小哥哥:Wizard Zhang 生成的电子书《机器学习实战-ApacheCN.pdf》
- 视频已更新完成,如果你觉得有价值,请帮忙点 Star【后续组织学习活动:sklearn、kaggle、 Pytorch 和 tensorflow】
- -- 视频网站:优酷 /bilibili / Acfun / 网易云课堂,可直接在线播放。(最下方有相应链接)
- -- 群小哥哥:红色石头的机器学习之路: **大学林轩田机器学习基石课程 - 系列学习笔记
- 推荐一个机器学习笔记: https://feisky.xyz/machine-learning
机器学习
模块 | 章节 | 类型 | 负责人(GitHub) | |
---|---|---|---|---|
机器学习实战 | 第 1 章: 机器学习基础 | 介绍 | @毛红动 | 1306014226 |
机器学习实战 | 第 2 章: KNN 近邻算法 | 分类 | @尤永江 | 279393323 |
机器学习实战 | 第 3 章: 决策树 | 分类 | @景涛 | 844300439 |
机器学习实战 | 第 4 章: 朴素贝叶斯 | 分类 | @wnma3mz @分析 |
1003324213 244970749 |
机器学习实战 | 第 5 章: Logistic回归 | 分类 | @微光同尘 | 529925688 |
机器学习实战 | 第 6 章: SVM 支持向量机 | 分类 | @王德红 | 934969547 |
网上组合内容 | 第 7 章: 集成方法(随机森林和 AdaBoost) | 分类 | @片刻 | 529815144 |
机器学习实战 | 第 8 章: 回归 | 回归 | @微光同尘 | 529925688 |
机器学习实战 | 第 9 章: 树回归 | 回归 | @微光同尘 | 529925688 |
机器学习实战 | 第 10 章: K-Means 聚类 | 聚类 | @徐昭清 | 827106588 |
机器学习实战 | 第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析 | 频繁项集 | @刘海飞 | 1049498972 |
机器学习实战 | 第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集 | 频繁项集 | @程威 | 842725815 |
机器学习实战 | 第 13 章: 利用 PCA 来简化数据 | 工具 | @廖立娟 | 835670618 |
机器学习实战 | 第 14 章: 利用 SVD 来简化数据 | 工具 | @张俊皓 | 714974242 |
机器学习实战 | 第 15 章: 大数据与 MapReduce | 工具 | 空缺 - 有兴趣私聊片刻 | 842376188 |
Ml项目实战 | 第 16 章: 推荐系统 | 项目 | 空缺 - 有兴趣私聊片刻 | 842376188 |
深度学习(DeepLearning) —— 正在更新迭代
- 1.) 入门介绍
- 2.) 代码位置:src/py2.x or py3.x/DL
自然语言处理(NLP)
第一部分 入门介绍
- 1.) 自然语言处理入门介绍
第二部分 机器翻译
- 2.) 机器翻译
第三部分 篇章分析
第四部分 UNIT-语言理解与交互技术
- 4.) UNIT-语言理解与交互技术
网站视频
当然我知道,第一句就会被吐槽,因为科班出身的人,不屑的吐了一口唾沫,说傻X,还评论 Andrew Ng 的视频。。
我还知道还有一部分人,看 Andrew Ng 的视频就是看不懂,那神秘的数学推导,那迷之微笑的英文版的教学,我何尝又不是这样走过来的?? 我的心可能比你们都痛,因为我在网上收藏过上10部《机器学习》相关视频,外加国内本土风格的教程:7月+小象 等等,我都很难去听懂,直到有一天,被一个百度的高级算法分析师推荐说:《机器学习实战》还不错,通俗易懂,你去试试??
我试了试,还好我的Python基础和调试能力还不错,基本上代码都调试过一遍,很多高大上的 "理论+推导",在我眼中变成了几个 "加减乘除+循环",我想这不就是像我这样的程序员想要的入门教程么?
很多程序员说机器学习 TM 太难学了,是的,真 TM 难学,我想最难的是:没有一本像《机器学习实战》那样的作者愿意以程序员 Coding 角度去给大家讲解!!
最近几天,GitHub 涨了 300颗 star,加群的200人, 现在还在不断的增加++,我想大家可能都是感同身受吧!
很多想入门新手就是被忽悠着收藏收藏再收藏,但是最后还是什么都没有学到,也就是"资源收藏家",也许新手要的就是 MachineLearning(机器学习) 学习路线图。没错,我可以给你们的一份,因为我们还通过视频记录下来我们的学习过程。水平当然也有限,不过对于新手入门,绝对没问题,如果你还不会,那算我输!!
视频怎么看?
- 理论科班出身-建议去学习 Andrew Ng 的视频(Ng 的视频绝对是权威,这个毋庸置疑)
- 编码能力强 - 建议看我们的《机器学习实战-教学版》
- 编码能力弱 - 建议看我们的《机器学习实战-讨论版》,不过在看理论的时候,看 教学版-理论部分;讨论版的废话太多,不过在讲解代码的时候是一行一行讲解的;所以,根据自己的需求,自由的组合。
循序渐进大体介绍:机器学习初学者建议 | ApacheCN
干货内容实际操作:MachineLearning(机器学习) 学习路线图
【免费】数学教学视频 - 可汗学院 入门篇
- @于振梓 推荐: 可汗学院-网易公开课
概率 | 统计 | 线性代数 |
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可汗学院(概率) | 可汗学院(统计学) | 可汗学院(线性代数) |
机器学习视频 - ApacheCN 教学版
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【免费】机器/深度学习视频 - 吴恩达
机器学习 | 深度学习 |
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吴恩达机器学习 | 神经网络和深度学习 |
项目负责人
Ml 第一期 (2017-02-27)
Ml 第二期 (2017-08-14)
Ml 第三期 (2018-04-16)
项目贡献者
Ml 第一期 (2017-02-27)
Ml 第二期 (2017-08-14)
Ml 第三期 (2018-04-16)
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Ml 第二届 (刚开始)
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