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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摘要:云計算機器學習平臺的另一個大問題是所有公共云所共有的問題供應商鎖定。無論組織是使用云計算機器學習平臺還是其他類型的機器學習解決方案,收集這些數據并將其轉換為可用的數據都是一項艱巨的任務。云計算機器學習的替代品組織有很多其他平臺的替代品。云計算機器學習平臺,有時也被稱為機器學習即服務(MLaaS)解決方案,可以讓企業更加輕松地采用人工智能(AI)。但專家表示,中小企業在考慮采用這些服務之前應該...
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摘要:前言只有光頭才能變強沒錯,這篇主要跟大家一起入門機器學習。所以我們可以總結出人工智能機器學習深度學習之間的關系是這樣的機器學習,是實現人工智能的重要方法。機器學習資源,可關注我的公眾號,回復機器學習即可領取。有周志華機器學習電子版。 前言 只有光頭才能變強 沒錯,這篇主要跟大家一起入門機器學習。作為一個開發者,人工智能肯定是聽過的。作為一個開發面試者,肯定也會見過機器學習這個崗位(反正...
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