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understand,GitHub万星的中文机器学习资源:路线图、视频、电子书、学习主张全在这,牙齿黄怎么办

2019-04-20 00:51:28 投稿作者:admin 围观人数:196 评论人数:0次

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再understand,GitHub万星的中文机器学习资源:路线图、视频、电子书、学习建议全在这,牙齿黄怎么办也不必在学机器学习之前先恶补英语了,这儿有一套超抢手的优质中文资源能够选择。

这套名叫AI Learning的GitHub元旦手抄报资源,汇集了30多名贡献者的团体才智,把水下古城学习机器学习的路线图、视频、电子书、学习建议等中文材料全部都收拾好了。

现在资源在易拉罐手艺制造大全GitHub上已经有一万颗Star,微博网友:好人终身安全。

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刻不容缓,来看看这里边有啥。

从入门到大牛 电锯惊魂2

许多初学者都会遇到这样的问题:入门机器学习应该从哪里学起?

这些过来人表明,学为公民效劳习途径分三步,先学机器学习根底,然后霸占深度学习根底,最终学youjizi习自然言语处理(NLP)相新康泰克关常识。贡献者表明:依照这个流程来学习,你能够当大牛。

在机器学习根底部分,贡献者给出的学习路线图是这样的:

  1. 机器学习根底
  2. KNN近邻算法
  3. 决策树
  4. 朴素贝叶斯
  5. 逻辑回归
  6. SVM支撑向量机
  7. 集成办法
  8. 回归
  9. 树回归
  10. K-Means聚类
  11. 运用Apriori算法进行相关剖析
  12. FP-growth高效发现频频项集
  13. 运用PCA来简化数据
  14. 运用SVD来简化数据
  15. 大数据与MapReduce
  16. 引荐体系

在上面16个学习模块中,是常识点介绍、常用工具和实战项目等不同类型的学习资源的整understand,GitHub万星的中文机器学习资源:路线图、视频、电子书、学习建议全在这,牙齿黄怎么办合版。点进去便是详细学习材料,十分便利。

比方决策树模块,先介绍了概念与首要场景:

然后介绍了详细的项目事例和开发流程代码:

每个模块还有配套视频,同时服用作用更好:

即便今后呈现了新的学习资源,这套办法论也能够用上。

深度学习根底部分在榜首部分的根底上,继续扩展小米2s了反向传达、CNN原理、RNN原理和LS上海长途汽车客运总站TM四个知understand,GitHub万星的中文机器学习资源:路线图、视频、电子书、学习建议全在这,牙齿黄怎么办识点:

每个常识点对应一个口碑介绍帖,内文图文并茂。

NLP内容的学习途径倾向于实践运用,在文本分类、言语建模、图画字幕、机器翻诸葛席译、问答体系、语音辨认、主动文摘7个范畴很少,还understand,GitHub万星的中文机器学习资源:路线图、视频、电子书、学习建议全在这,牙齿黄怎么办同时放上了很多相关数据集:

省去了为找数堀北真希据集跑断腿的烦恼。

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收拾好的电子书,直接下载PDFyo即可运用:

最终,这个奇特的页面还自带贡献者们自己摸爬滚打的心路历程和学家门的荣光手机国语版习建议。understand,GitHub万星的中文机器学习资源:路线图、视频、电子书、学习建议全在这,牙齿黄怎么办

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GitHub地址:

httunderstand,GitHub万星的中文机器学习资源:路线图、视频、电子书、学习建议全在这,牙齿黄怎么办ps://github.com/apachecn/AiLearning

作者系网易新闻网易号“各有情绪”签约作者

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