Study-Materials

网罗了机器学习、深度学习、统计分析、数学分析、矩阵相关的资料，来源于个人撰写、公司内部分享、大学课程教学笔记、私人购买，加入了个人的一些阅读笔记，希望对大家有帮助，如果需要代码支持，可以在公众号：ml_trip留言找我。

1.UST_tensorflow：香港科技大学tensorflow入门资料

应该是tensorflow非常好的入门资料之一了，简单明了，适合初学者

难度系数：* 必读指数：***

2.Matrix Analysis and Application

应该我见过对矩阵讲解最通俗易懂的书，建议入门的同学看

难度系数：***

必读指数：**

3.Probabilistic_Graphical_Models

非常好的一本概率图论的书，有点困难，建议老司机阅读

难度系数：*****

必读指数：*

4.Intro to Machine Learining

最简单清晰的机器学习入门材料，xmind导图思维方式，20min左右可以走马观花的浏览一遍常见算法，非常适合初学者。

难度系数：*

必读指数：*****

5.Intro to Data Processing

最简单清晰的数据处理入门材料，xmind导图思维方式，讲了很多构造数据过程中的恶心事，非常适合初学者。

难度系数：*

必读指数：*****

6.Basic Data Distribution

最常见的数据分布理论材料的整理汇总，对于预处理数据过程中的数据分布把握以及在Paper阅读中的理论理解都有非常大的帮助。

难度系数：***

必读指数：***

7.Statistics Forecast and Decision-making

最全的统计学的预测算法整理，对于非专业（量化、微观、股票...）等专业领域外的日常预测需求，应该是非常满足的了，也是初学者拓宽视野的非常好的一个方向。

难度系数：**

必读指数：***

8.Machine-Learning / Data Mining Books Recommendation

我不喜欢啪啪啪上来就推荐十几本书，因为我知道大家压根没时间去看（斜眼笑），本着快乐入门的态度，我只给大家推荐两本书，我觉得写的还是非常不错的。

• 周志华老师的西瓜书（《机器学习》周志华 清华大学出版社）
• 李航的带你玩转基础理论（《统计学习方法》李航 清华大学出版社）

这个我就不附电子书了，确实值得大家花点钱去买一本，非常好的东西，真的不错

9.Deep-Learning Books Recommendation

Deep Learning with Python

Andrew Y. Ng系列属于行业标杆经典，但是我觉得缺少对应的python案例辅助大家上手，可以综合上面推荐的书一起看，真的是快速入门的神器。

10.Intro to Data Attention

两种Attention机制的理解，包括最基础的Google出品的attention机制，山大出品的循环神经网络的attention机制，属于必定能提升模型效果的东西，只是更加耗时和性价比不稳定。

难度系数：****

必读指数：**

11.利用Python进行数据分析

最快速，全面，有效的学习python的书，可以说是比较经典的读物了，对于想学习python的人来说，必看的。 （《利用Python进行数据分析》太大，不方便上传到GitHub，有兴趣的朋友公众号或者邮箱联系我，我私下发给你们。）

难度系数：*

必读指数：****

12.Collaborative filtering based on symmetrical restricted Boltzmannmachines

基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法，15年以前非常火的一个算法，协同过滤的升级版，效果稳定可期待，但是提升困难，可以做入门选择。

难度系数：****

必读指数：**

13.Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click Prediction(MLR)

阿里盖坤出品的“先聚类，后分类”的lr升级模型，实现简单，效果提升也不算特别大，但是可以做tensorflow的入门。

难度系数：*

必读指数：***

14.Ng-MLY01-12

Andrew Y. Ng系列最新的一些心得梳理，非常值得一读，工程动手之前建议优先阅读一遍。

难度系数：*

必读指数：*****

15.dialog_systems

NLP方向种中对话系统的技术分析，作为nlp细分领域的入门资料是非常值得去阅读的，但是如果非专业的nlp领域的同学阅读收获可能不一定会很大。

难度系数：***

必读指数：**

16.Dialogue

NLP方向种中对话系统的一些技术与应用结合的展示，可以作为想转nlp领域的同学的读物，拓展视野比较多，也稍微涉及到一些技术方向。

难度系数：**

必读指数：**