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机器学习资源

taowen / 3033人阅读

摘要:语言三个学习资源笨方法学本书面向零基础的读者,通过一系列简单的例子快速入门的基本操作。链接机器学习含深度学习参考学习资源线性代数线性代数应该这样学可网上搜索中文译本电子版。

推荐资源大部分来自《深度学习入门之 PyTorch》(廖星宇 编著)。

Python 语言三个学习资源

(1)《笨方法学 Python》(Learn Python the Hard Way

本书面向零基础的读者,通过一系列简单的例子快速入门 Python 的基本操作。
可网上搜索其 Python3 版中文译本。

(2)廖雪峰的 Python 入门

用来更全面地学习 Python,掌握前几章的 Python 基础即可。
链接:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

(3)Edx:Introduction to Computer Science and Programming Using Python

MIT 公开课,以 Python 作为入门语言,简洁、全面地讲述了计算机科学的内容,适合进一步的学习。
链接:https://www.bilibili.com/video/av2710394
机器学习(含深度学习)参考学习资源

(1)线性代数

《线性代数应该这样学》(Linear Algebra done right
可网上搜索中文译本电子版。

MIT 的线性代数公开课
链接:MIT 线性代数
链接:MIT 线性代数习题课

Coding The Matrix
链接:Coding The Matrix

(2)机器学习基础
学习资源从易到难排列:

Coursera 上 Andrew Ng 的机器学习入门教程
链接:机器学习 Andrew Ng

林轩田的机器学习基石和机器学习技法
链接:机器学习基石
链接:机器学习技法

Udacity 的机器学习纳米学位

周志华著的《机器学习》

李航著的《统计学习方法》

Pattern Recognition and Machine Learning
可搜索中文电子版对照阅读。

(3)深度学习

Deep Learning(Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville “花书”)
中文译本电子版:深度学习

Udacity 的两个深度学习课程

Coursera 的 Neural Networks for Machine Learning
链接:神经网络机器学习

Stanford 的 cs231n
链接:深度视觉识别

Stanford 的 cs224n
链接:深度学习自然语言处理

(4)其他

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow

《推荐系统实践》(项亮 编著)

《深度学习与计算机视觉 - 算法原理、框架应用与代码实现》(叶韵 编著)

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