GitHub萬(wàn)星的中文機(jī)器學(xué)習(xí)資源:路線圖、視頻、學(xué)習(xí)建議全在這
再也不用在學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)之前先惡補(bǔ)英語(yǔ)了,這有套超火的中文資料
銅靈 發(fā)自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號(hào) QbitAI
再也不用在學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)之前先惡補(bǔ)英語(yǔ)了,這兒有一套超熱門的優(yōu)質(zhì)中文資源可以選擇。
這套名叫AI Learning的GitHub資源,匯集了30多名貢獻(xiàn)者的集體智慧,把學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的路線圖、視頻、電子書(shū)、學(xué)習(xí)建議等中文資料全部都整理好了。
目前資源在GitHub上已經(jīng)有一萬(wàn)顆Star,微博網(wǎng)友:好人一生平安。
事不宜遲,來(lái)看看這里面有啥。
從入門到大牛
很多初學(xué)者都會(huì)遇到這樣的問(wèn)題:入門機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該從哪里學(xué)起?
這些過(guò)來(lái)人表示,學(xué)習(xí)路徑分三步,先學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),然后攻克深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ),最后學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理(NLP)相關(guān)知識(shí)。貢獻(xiàn)者表示:按照這個(gè)流程來(lái)學(xué)習(xí),你可以當(dāng)大牛。
在機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)部分,貢獻(xiàn)者給出的學(xué)習(xí)路線圖是這樣的:
- 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
- KNN近鄰算法
- 決策樹(shù)
- 樸素貝葉斯
- 邏輯回歸
- SVM支持向量機(jī)
- 集成方法
- 回歸
- 樹(shù)回歸
- K-Means聚類
- 利用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析
- FP-growth高效發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集
- 利用PCA來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)
- 利用SVD來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)
- 大數(shù)據(jù)與MapReduce
- 推薦系統(tǒng)
在上面16個(gè)學(xué)習(xí)模塊中,是知識(shí)點(diǎn)介紹、常用工具和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目等不同類型的學(xué)習(xí)資源的整合版。點(diǎn)進(jìn)去就是具體學(xué)習(xí)資料,非常方便。
比如決策樹(shù)模塊,先介紹了概念與主要場(chǎng)景:
然后介紹了具體的項(xiàng)目案例和開(kāi)發(fā)流程代碼:
每個(gè)模塊還有配套視頻,一并服用效果更好:
即使以后出現(xiàn)了新的學(xué)習(xí)資源,這套方法論也可以用上。
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)部分在第一部分的基礎(chǔ)上,繼續(xù)擴(kuò)展了反向傳播、CNN原理、RNN原理和LSTM四個(gè)知識(shí)點(diǎn):
每個(gè)知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)口碑介紹帖,內(nèi)文圖文并茂。
NLP內(nèi)容的學(xué)習(xí)路徑偏向于實(shí)際應(yīng)用,在文本分類、語(yǔ)言建模、圖像字幕、機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)文摘7個(gè)領(lǐng)域極少,還一并放上了大量相關(guān)數(shù)據(jù)集:
省去了為找數(shù)據(jù)集跑斷腿的煩惱。
機(jī)器學(xué)習(xí)零食庫(kù)
除了能get到完整學(xué)習(xí)路徑持續(xù)通關(guān),還能在里面找到人們機(jī)器學(xué)習(xí)資料“單品”。
有經(jīng)典口碑英文視頻吳恩達(dá)篇:
有入門專項(xiàng)訓(xùn)練篇等任君挑選:
整理好的電子書(shū),直接下載PDF即可使用:
最后,這個(gè)神奇的頁(yè)面還自帶貢獻(xiàn)者們自己摸爬滾打的心路歷程和學(xué)習(xí)建議。
看來(lái)這個(gè)資源,夠你用很久了↓↓
傳送門
GitHub地址:
https://github.com/apachecn/AiLearning
— 完 —
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