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机器学习过程中所看的书,视频和源码
Python HTML Tcl C C++ PowerShell
Branch: master
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Latest commit 558e82d Nov 18, 2018
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Type Name Latest commit message Commit time
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Machine Learning In Action 调整 May 15, 2018
笔记 Update Big-Data-Analysis-and-Mining.md Jun 17, 2018
README.md Update README.md Nov 18, 2018

README.md

从入门到进阶,所用到机器学习资料,包括书、视频、源码。

1.视频:

1.1 吴恩达老师机器学习课程:

1.2 吴恩达 深度学习课程

1.3 斯坦福CS231n:Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

1.4 fast.ai

1.5 百度PaddlePaddle公开课:

  • 机器学习入门
  • 机器学习模型
  • 深度学习基础

1.6 徐亦达老师机器学习课程:

1.7 李宏毅深度学习课程

1.8 谷歌机器学习速成

2.书籍:

2.1 Keras:

2.2 TensorFlow:

2.3 NLP:

2.4 机器学习:

2.5 深度学习:

下载链接:https://pan.baidu.com/s/12w9NjsnOSPUAX5U4BVvBIg 提取码: hucw

3.框架

基础框架 机器学习 深度学习
pandas,imbalanced-learn sklearn,LightGBM TensorFlow,Keras
xLearn XGBoost ,CatBoost PyTorch,PaddlePaddle

4. 机器学习博客:

  • Open AI:
    由Elon Musk提出建立的一个人工智能非营利组织,定期发布有关自然语言处理,图像处理和语音处理等先进人工智能技术的研究。

  • Distill:
    编辑和策展团队由来自Google Brain,DeepMind,Tesla和其他着名组织的科学家组成。致力于清晰的解释机器学习。

  • BAIR 博客:
    加州大学伯克利分校的伯克利AI研究(BAIR)小组设立。BAIR博客旨在传播BAIR在人工智能研究方面的研究成果,观点和最新情况。

  • DeepMind:
    DeepMind的大名,我想很多人已经知道了。

  • Andrej Karpathy的博客:
    原博客:http://karpathy.github.io/ Medium:https://medium.com/@karpathy 特斯拉的人工智能总监,很多人也许看过他的博客,但是不知道这个人。现在他已经转战Medium,很多文章发布在Medium。

  • Colah的博客
    Christopher Olah是Google Brain的研究科学家。旨在用简单的方式解读神经网络。

  • WildML:
    博主同样来自Google Brain,写作的主要焦点是深度学习。

  • Ruder的博客:
    博主是一位博士生,博客以深度学习和自然语言处理为主。

  • FAIR博客
    FAIR的大名就不多讲了,我想很多人知道,很多精彩论文出自FAIR,博客讨论了人工智能,深度学习,机器学习,计算机视觉及其在Facebook自研产品上的实际应用。

  • Adit Deshpande的博客 UCLA的一名本科生(自愧不如啊),很多内容为初学者准备,由浅入深,层层递进。

  • inFERENCe的博客:
    剑桥的博士,与Twitter Cortex合作。他撰写了关于概率推理,生成模型,无监督学习。

  • Andrew Trask的博客
    非常推荐,博主是DeepMind的研究科学家和博士。简单列几篇他的博客: Tutorial: Deep Learning in PyTorch
    Anyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python (Part 1: RNN)

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