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機器學習資源

taowen / 3057人閱讀

摘要:語言三個學習資源笨方法學本書面向零基礎的讀者,通過一系列簡單的例子快速入門的基本操作。鏈接機器學習含深度學習參考學習資源線性代數線性代數應該這樣學可網上搜索中文譯本電子版。

推薦資源大部分來自《深度學習入門之 PyTorch》(廖星宇 編著)。

Python 語言三個學習資源

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

本書面向零基礎的讀者,通過一系列簡單的例子快速入門 Python 的基本操作。
可網上搜索其 Python3 版中文譯本。

(2)廖雪峰的 Python 入門

用來更全面地學習 Python,掌握前幾章的 Python 基礎即可。
鏈接:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

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

MIT 公開課,以 Python 作為入門語言,簡潔、全面地講述了計算機科學的內容,適合進一步的學習。
鏈接:https://www.bilibili.com/video/av2710394
機器學習(含深度學習)參考學習資源

(1)線性代數

《線性代數應該這樣學》(Linear Algebra done right
可網上搜索中文譯本電子版。

MIT 的線性代數公開課
鏈接:MIT 線性代數
鏈接:MIT 線性代數習題課

Coding The Matrix
鏈接:Coding The Matrix

(2)機器學習基礎
學習資源從易到難排列:

Coursera 上 Andrew Ng 的機器學習入門教程
鏈接:機器學習 Andrew Ng

林軒田的機器學習基石和機器學習技法
鏈接:機器學習基石
鏈接:機器學習技法

Udacity 的機器學習納米學位

周志華著的《機器學習》

李航著的《統計學習方法》

Pattern Recognition and Machine Learning
可搜索中文電子版對照閱讀。

(3)深度學習

Deep Learning(Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville “花書”)
中文譯本電子版:深度學習

Udacity 的兩個深度學習課程

Coursera 的 Neural Networks for Machine Learning
鏈接:神經網絡機器學習

Stanford 的 cs231n
鏈接:深度視覺識別

Stanford 的 cs224n
鏈接:深度學習自然語言處理

(4)其他

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow

《推薦系統實踐》(項亮 編著)

《深度學習與計算機視覺 - 算法原理、框架應用與代碼實現》(葉韻 編著)

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