【资源分享】机器学习实战教程

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【资源分享】机器学习实战教程


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为机器学习爱好者们分享一些资源。在这里提取我觉得比较优秀的学习资源,供入门学者选择,如果已经很好的基础,那么可以试试一些实战项目。

1.数学理论:微积分、线性代数、统计学

1)可汗学院公开课:微积分-微分学:http://open.163.com/special/Khan/differentialcalculus.html


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2)《沉浸式线性代数》(Immersive Linear Algebra) :通过可以活动的图像,你可以观察和理解难懂的数学理论:http://immersivemath.com/ila/index.html


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3)可汗学院公开课:线性代数

http://open.163.com/special/Khan/linearalgebra.html


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4)麻省理工公开课:线性代数

http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html


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5)可汗学院公开课:统计学

http://open.163.com/special/Khan/khstatistics.html


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6)可汗学院公开课:概率

http://open.163.com/special/Khan/probability.html


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2.机器学习入门知名课程

1)Andrew Ng《Machine Learning》

首先,非常推荐吴恩达(Andrew Ng)在 Coursera 上开设的机器学习入门课《Machine Learning》,授课地址是:

2)台大林轩田《机器学习基石》与台大林轩田《机器学习技法》

他的课较吴恩达的要难一些。

3.其它实战项目视频资料

1.机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析

2.数据探索分析-农粮组织数据集

3.做球赛事分析

4.用户流失预警

5.贷款申请最大化利润

6.Python时间序列分析

7.Python库分析科比生涯数据

8.scikit-learn模型建立与评估

9.使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型

10.自然语言处理词向量模型-Word2Vex

11.Xgboost集成算法

12.降维算法-PCA主成分分析

13.聚类实战

14.新闻分类任务

15.泰坦尼克号获救预测

16.金融交易数据异常检测

17.贝叶斯算法

……

拿走资料****,公众号回复:机器学习实战。


知识交点.jpg

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