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3 | 3 | **致力于分享最新最全面的机器学习资料,欢迎你成为贡献者!** |
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5 | 5 | *快速开始学习:* |
6 | | -- 周志华的[《机器学习》](https://pan.baidu.com/s/1hscnaQC)作为通读教材,不用深入,从宏观上了解机器学习 |
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8 | | -- 《机器学习》西瓜书公式推导解析:https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/ |
| 7 | +- 周志华的[《机器学习》](https://pan.baidu.com/s/1hscnaQC)作为通读教材,不用深入,从宏观上了解机器学习 |
| 8 | + - 《机器学习》西瓜书公式推导解析:https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/ |
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10 | 10 | - 最新的[《神经网络与深度学习》](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwOTc2MTUyMg==&mid=2247488439&idx=1&sn=df51b67ac2a42fe1a8417a7e4d308b8b&chksm=976fb62aa0183f3c8cfbfcf2c1613aa3a168f782bc5b439aa2a5db9574a33f678a081a1d24a5&mpshare=1&scene=1&srcid=0409hgaWjfxz2LzGtniTpAKh&key=12a4c5f4665589b6914fa6a60a7fe4bd6a4fc4855ac8967b945678646a60c26482467697a46b85e85c7a6a7d564aac41d6c0312307a7f95ba299d3b3cf8433f9a159f999d9484534452672dbdd9fd270&ascene=1&uin=NjMzMjQzMTYw&devicetype=Windows+10&version=62060739&lang=zh_CN&pass_ticket=CIhr0hAvTnkZIvwFNRQ2%2BWhir8OVCkCt9tarvfIPS5SWtyyQKMLGOBt%2BItSffrll) |
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12 | 12 | - 李航的[《统计学习方法》](https://pan.baidu.com/s/1dF2b4jf)作为经典的深入案例,仔细研究几个算法的来龙去脉 | [书中的代码实现](https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm) |
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14 | 14 | - 使用Python语言,根据[《机器学习实战》](https://pan.baidu.com/s/1gfzV7PL)快速上手写程序 |
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16 | | -- 吴恩达的最新深度学习课程资源:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-6 |
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18 | | -- 参照Youtube机器学习红人Siraj Raval的视频+代码可以帮助你更好地进入状态! |
19 | | - - [原Youtube地址需要梯子](https://www.youtube.com/watch?v=xRJCOz3AfYY&list=PL2-dafEMk2A7mu0bSksCGMJEmeddU_H4D) | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1jICGJFg) |
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21 | 16 | - 来自国立台湾大学李宏毅老师的机器学习和深度学习中文课程,强烈推荐:[课程](http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html) |
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23 | | -- 最后,你可能想真正实战一下。那么,请到注明的机器学习竞赛平台Kaggle上做一下这些基础入门的[题目](https://www.kaggle.com/competitions?sortBy=deadline&group=all&page=1&pageSize=20&segment=gettingStarted)吧!(Kaggle上对于每个问题你都可以看到别人的代码,方便你更加快速地学习) [Kaggle介绍及入门解读](https://zhuanlan.zhihu.com/p/25686876) [可以用来练手的数据集](https://www.kaggle.com/annavictoria/ml-friendly-public-datasets/notebook) |
| 18 | +- 《迁移学习导论》助你快速入门迁移学习! [书的主页](http://jd92.wang/tlbook) |
| 19 | + - 迁移学习统一代码库:[Domain adaptation](https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDA) | [Domain generalization](https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG) | [更多代码](https://github.com/jindongwang/transferlearning) |
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| 21 | +- 最后,你可能想真正实战一下。那么,请到著名的机器学习竞赛平台Kaggle上做一下这些基础入门的[题目](https://www.kaggle.com/competitions?sortBy=deadline&group=all&page=1&pageSize=20&segment=gettingStarted)吧!(Kaggle上对于每个问题你都可以看到别人的代码,方便你更加快速地学习) [Kaggle介绍及入门解读](https://zhuanlan.zhihu.com/p/25686876) [可以用来练手的数据集](https://www.kaggle.com/annavictoria/ml-friendly-public-datasets/notebook) |
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25 | 23 | 其他有用的资料: |
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66 | 64 | - ### [强化学习 Reinforcement learning](https://github.com/aikorea/awesome-rl) |
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68 | | -- ### [迁移学习 Transfer learning](https://jindongwang.github.io/transferlearning/) |
| 66 | +- ### [迁移学习 Transfer learning](https://github.com/jindongwang/transferlearning) |
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70 | 68 | - ### [分布式学习系统 Distributed learning system](https://github.com/theanalyst/awesome-distributed-systems) |
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