├── 未命名文件.png ├── new pic.png └── README.md /未命名文件.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/0XFF-96/MLResource/HEAD/未命名文件.png -------------------------------------------------------------------------------- /new pic.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/0XFF-96/MLResource/HEAD/new pic.png -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # MLResource 2 | 机器学习入门资源：代码、算法、书籍、论文 3 | > 本项目正在收集中，欢迎PR,还有开 issue 讨论 4 | * ToDList： 1、书籍推荐思维导图 5 | 6 | 7 | # 机器学习入资料整理分享(From 2018.8) 8 | 9 | | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅳ | Ⅴ | Ⅵ | Ⅶ | 10 | | :--------: | :---------: | :---------: | :---------: | :---------: | :---------:| :---------: | 11 | |数学方面[:cloud:](#网络-cloud) |代码库[:computer:](#代码库-computer)| 课程讲义PDF[:pencil2:](#数据结构与算法-pencil2)| 在线教材：知识点快速回顾[:couple:](#面向对象-couple) |论文指引[:floppy_disk:](#数据库-floppy_disk)| 全网机器学习课程大纲 | 后记[:coffee:](#java-coffee)| 12 |
13 | 14 | 15 | ## 数学方面 :cloud: 16 | 1、PRML [豆瓣](https://book.douban.com/subject/2061116/) 17 | 18 | 2、MLAPP [豆瓣](https://book.douban.com/subject/10758624/) 19 | 20 | 3、Learning From Data [豆瓣](https://book.douban.com/subject/11026330/) 21 | 22 | 至于李航的《统计学习》和周志华《机器学习》，推荐大家买书好好研读。 23 | 百度云盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1EiXZDUx_h5GaZNAx1jdsKQ 密码：q3gx 24 | 25 | 26 | 27 | ## 代码库 :computer: 28 | * 1、[机器学习基本概念的代码片](https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python) 29 | * 2、[吴恩达机器学习课程作业](https://github.com/lawlite19/MachineLearningEx) 30 | * 3、Udacity 机器学习课程代码库： https://github.com/udacity/machine-learning 31 | * 4、PRML 书中的代码实现 ： https://github.com/ctgk/PRML 32 | 33 | * Tensorflow 和 kears 工具的书籍 34 | 百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1BMlimNmtY-1rZx1j7lJNCQ 密码：o9px 35 | 36 | ## 课程讲义 :pencil2: 37 | > 网上一些付费机器学习课程的讲义 38 | 39 | 1、小象学院--深度学习 40 | 2、邹博--机器学习 41 | 3、july7月--机器学习与实战项目 42 | 43 | 百度云盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1HtuiRE85JIC3zQOawJyAtA 密码：3v5l 44 | 45 | ## 在线教材 :couple: 46 | 47 | * 吴恩达课程在线笔记：http://www.ai-start.com/ 48 | * Tensorflow 与 Sklearn 实战中文版 ： https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF 49 | 50 | 51 | ## 论文集 :floppy_disk: 52 | > 在看论文前，先训练学术修养 53 | 54 | * **方法论** [如何看懂全英文的机器学习论文](https://www.bilibili.com/video/av18769354?from=search&seid=7337265581162067340) 55 | 56 | 57 | * [机器学习经典论文集在线版](https://github.com/ZzXxL1994/Machine-Learning-Papers) 58 | * [深度学习论文集](https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap) 59 | 60 | 61 | ## 网上热门免费 MOOC 62 | * 吴恩达： 机器学习入门 Coursera 版，CS229 , 深度学习系列 63 | * Hinton ： 机器学习与神经网络 64 | * 李飞飞 ：CS231 深度学习与计算机视觉 65 | * 林轩田 ： 机器学习基石， 机器学习技法 66 | * 李宏毅 ： 机器学习 ，深度学习， GANs 67 | * David Silver : 强化学习 68 | * 李沐 ： 动手深度学习 69 | * 70 | 71 | ## 后记 :memo: 72 | 73 | 如果上述没有你想要的资源，你可以到下面一下地方找 74 | * [awesome Deep learning](https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning ) 75 | 76 | **关于网上各类机器学习收费课程的比较** 77 | 78 | ![](https://github.com/Alex1996a/MLResource/blob/master/new%20pic.png) 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | **关于贡献** 86 | 87 | 88 | 您也可以在 Issues 中发表关于改进本仓库的建议。 89 | 90 | 91 | 92 | **关于排版** 93 | 94 | 笔记内容按照 [中文文案排版指北](http://mazhuang.org/wiki/chinese-copywriting-guidelines/#%E4%B8%8D%E8%A6%81%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%B8%8D%E5%9C%B0%E9%81%93%E7%9A%84%E7%BC%A9%E5%86%99) 进行排版，以保证内容的可读性。这里提供了笔者实现的中英混排文档在线排版工具：[Text-Typesetting](https://github.com/CyC2018/Markdown-Typesetting)，目前实现了加空格的功能，之后打算实现对英文专有名词提示首字母大写的功能。 95 | 96 | **关于转载** 97 | 98 | 随意，最好能加个链接 99 | 100 | --------------------------------------------------------------------------------