网站 翻页 实现,wordpress滑验证,广州越秀区发布,西地那非片的功能今天介绍一些机器学习的学习资料#xff0c;主要是分为以下几个方面的内容#xff1a;
编程语言#xff1a;实现机器学习#xff0c;主要是介绍 Python 方面的语言#xff1b;书籍#xff1a;看书通常是入门的一种方法#xff0c;比较适合自律性强的同学#xff1b;视…今天介绍一些机器学习的学习资料主要是分为以下几个方面的内容
编程语言实现机器学习主要是介绍 Python 方面的语言书籍看书通常是入门的一种方法比较适合自律性强的同学视频入门的第二种方法就是看视频虽然会比看书慢一些但是胜在详细对完全零基础者是非常友好的教程主要是一些教程文章博客网站常去的网站包括一些大神博客Github 项目Github 上的一些项目比赛最好的学习方法还是通过项目实战来加深理解机器学习还有很多公开的比赛论文无论是学生还是工作看论文都是为了紧跟大牛的步伐了解研究领域最先进最好的算法。 1. 编程语言
目前机器学习领域最常使用的就是 Python并且它对初学者非常友好所以推荐的是 Python 方面的一些教程、书籍资料。
教程
Python 3.7.3 文档–官方版教程廖雪峰老师的 Python3 教程Comprehensive Python Cheatsheet–python 知识点小抄
书籍 《Python 编程从入门到实践》 《流畅的 Python》
常用工具库介绍
Numpy
最基础的 Python 库可以用于处理数组、矩阵相关的计算。
官网官方教程numpy-100练习题
Pandas
官方文档10 Minutes to pandas–翻译http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html
Scipy
官方教程
Matplotlib
Matplotlib 教程–原文http://www.loria.fr/~rougier/teaching/matplotlib/
Scikit-learn
官网官方教程
Jupyter Notebook
Awesome Jupyter–介绍了 Jupyter 相关的库、资源和教程总共11个类别等Jupyter Notebook 教程[入门][进阶]
Pycharm
喏你们要的 PyCharm 快速上手指南Pycharm 官方教程PyCharm :: Docs amp;amp; DemosPycharm toolbar windowPyCharm 2016.3 HelpPycharm 皮肤主题及个性化设置pycharm 皮肤主题及个性化设置Pycharm 更换主题Pycharm更换主题 - felcon的专栏 - 博客频道 -C23SDN.NET快捷键大全pycharm快捷键及一些常用设置 - jihite - 博客园
2. 书籍
《统计学习方法》李航老师的书非常经典强力推荐并且现在已经有实现书中算法的代码可以搭配使用
代码https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method
https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm
https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale
https://github.com/fengdu78/lihang-code
《机器学习》周志华老师的书也称为西瓜书同样也是推荐阅读。基本涵盖了机器学习的所有分支包括监督学习、无监督学习、强化学习、特征选择等。《机器学习实战》这是一本比较偏实战方面的书每种经典的算法都用 Python 代码一步步实现包括 KNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、AdaBoost 这几种分类算法还有回归、无监督学习、降维以及大数据方面的内容。《hands-on-ml-with-sklearn-and-tf》[电子书][中文版翻译][Code]一本入门书籍并且附带使用 sklearn 和 tensorflow 两个库目前有中文版的翻译推荐《百面机器学习》这本书可以用于查漏补缺看看你对机器学习是否真正了解透彻可以看看这本书看看有哪些知识点还需要深入学习或者是补充的。《推荐系统实战》适合对于像了解推荐系统的小伙伴们《深度学习》一本非常经典的书如果想了解深度学习的内容可以考虑看这本书当然书非常厚而且包含非常多的知识从基础的数学到深度学习的 CNN、RNN 模型。
3. 视频
视频课程主要推荐三位老师的课程。
吴恩达老师的两门课程
机器学习 [Couresa] [网易云]这也是很多人推荐的入门课程。
深度学习 deeplearning.ai [Coursera] [网易云课堂]
李宏毅老师的课程
2019 机器学习课程 [youtube][B站] [课程资料链]
深度学习课程 b站视频
林轩田老师的两门课程
机器学习基石 [课程主页] [b站视频] 配套书籍Learning From Data
机器学习技法 [b站视频]
4. 教程
推荐一些网上的教程包括机器学习、深度学习方面的教程可以用于辅助学习在看书或者看视频的时候如果觉得理解还不够透彻可以看看这些网上教程有助于更好的理解算法。
AI算法工程师手册–包含数学基础、机器学习、深度学习、计算机视觉和NLP等知识AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NLPMachine Learning in Python–手把手教你利用Python对图像数据进行机器学习使用scikit-learn 和KerasMachine Learning in Python机器学习笔记–机器学习与人工智能学习笔记包括机器学习、深度学习以及常用开源框架Tensorflow、PyTorch等Simple and ready-to-use tutorials for TensorFlow–简单快速入门的TF教程TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners with Latest APIs–2w6的Star的教程从机器学习算法到深度学习以及一些使用方法比如数据加载、模型保存、多GPU、可视化深度学习教程整理 | 干货–整理深度学习方面的教程包括基础网络、框架总结、网络设计和转换等零基础入门深度学习(1) - 感知器–总共七章内容从感知器、CNN到RNN、LSTM深度学习500问以问答的形式介绍了机器学习、深度学习的一些知识点Simple RNN, LSTM and Differentiable Neural Computer in pure Numpy[介绍]–纯 Numpy 实现 RNN 和 LSTMA Beginner’s Guide to LSTMs and Recurrent Neural Networks–初学者入门 LSTM 的教程
5. 博客 网站
推荐一些大牛和公司团队的博客或者网站。
博客
分别推荐国内外的博客
国内
机器学习–tornadomeet–这是别人学习机器学习和深度学习做下笔记的博客有好几十篇博文呢。zouxy09的专栏–这个博客不只有机器学习内容还有一个深度学习的系列。Machine Learning–也是有关机器学习的一个博客。美团技术团队苏剑林的博客火光摇曳腾讯技术大牛们的博客
国外
OpenAI–OpenAIDistill–DistillGoogle AI Blog–谷歌AI的博客Notes on machine learningBAIR Blog–伯克利大学AI小组博客DeepMind Blog–DeepMind的博客FAIR Blog–Facebook AI博客NetflixNetflix技术博客Towards Data Science
网站
同样也是分国内和国外的几个网站
国内
(推荐)机器之心PaperWeekly通天塔–论文阅读中英文翻译对比
国外
Arxiv–寻找最新论文的网站Arxiv Sanity Preserver[Code] --对 arXiv 更好的展示论文强力推荐Papers With Code–论文及其实现代码强力推荐Browse state-of-the-art–记录了16个大类总共950个任务的当前最先进的技术RSIP vision–图像处理和计算机上视觉Learn Opencv(推荐)PyimageSearch–计算机视觉、opencv等并且都是详细实现代码每一步实现都解释得很清楚
6. Github 项目
Tensorflow/models–TensorFlow 官方 Githubgluon-cv–GluonCV 提供了当前计算机视觉性能最优的深度学习模型Deep Learning - All You Need to Know–深度学习资源包含了论文、网络模型、教程、数据集、博客、框架等等
人脸
awesome-Face_Recognition:近十年的人脸相关的所有论文合集face_recognition:人脸识别库可以实现识别、检测、匹配等等功能。
计算机视觉
Awesome Image Classification–图像分类方面的汇总常用的网络模型的性能结果代码实现以及论文。Awesome-Image-Inpainting–图像修复方面的资料汇总
7. 比赛
比赛网站
Kaggle天池DataFountainFlyAIJData
比赛经验
Kaggle 入门指南分分钟带你杀入Kaggle Top 1%6次Kaggle计算机视觉类比赛赛后感参加kaggle竞赛是怎样一种体验Kaggle入门看这一篇就够了零基础自学两月后三月三次轻松进入kaggle比赛top20小结
8. 论文
最后就是介绍论文对于选择读研的同学了解熟悉自己所在领域的顶会是很有必要的通过阅读研究领域的一些经典以及最新论文了解当前领域的最新进展并且也有助于发表论文。
这里主要介绍机器学习领域特别是计算机视觉领域的几个顶会。
顶会
AAAI: 顶级人工智能综合会议
2019年 accepted paper:
https://aaai.org/Conferences/AAAI-19/wp-content/uploads/2018/11/AAAI-19_Accepted_Papers.pdf
2018年 accepted paper:
https://aaai.org/Conferences/AAAI-18/wp-content/uploads/2017/12/AAAI-18-Accepted-Paper-List.Web_.pdf
2017年 accepted paper:
https://www.aaai.org/Conferences/AAAI/2017/aaai17accepted-papers.pdf
IJCAI: 顶级人工智能综合会议
2018年accepted paper:
http://www.ijcai-18.org/accepted-papers/index.html
2017年accepted paper:
https://ijcai-17.org/accepted-papers.html
ICML :顶级机器学习会议
2018年 accepted paper:
https://icml.cc/Conferences/2018/Schedule?typePoster
2017年 accepted paper:
https://icml.cc/Conferences/2017/Schedule?typePoster
NIPS:顶级综合人工智能会议
2018年 accepted paper:
https://nips.cc/Conferences/2018/Schedule?typePoster
2017年 accepted paper:
https://nips.cc/Conferences/2017/Schedule?typePoster
CVPR计算机视觉与模式识别
CVPR 2018 accepted paperhttp://openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py
CVPR 2017 accepted paperhttp://openaccess.thecvf.com/CVPR2017.py
ICCV国际计算机视觉大会
ICCV 2017 accepted paperhttp://openaccess.thecvf.com/ICCV2017.py
ECCV欧洲计算机视觉国际会议
ECCV 2018 accepted paperhttp://openaccess.thecvf.com/ECCV2018.py
综合资源
deep-learning-papers-translation–Github 深度学习论文翻译包括分类论文检测论文等deep-learning-papers–深度学习的论文包括视觉、文本、音频最新更新是2017年10月各种机器学习任务的顶级结果论文汇总–汇总多个任务包括视觉、语音、NLP、强化学习等方向的最顶级结果的论文 小结
最后对于机器学习的初学者
如果是喜欢看书的推荐直接看书李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的《机器学习》两者选一本作为入门也可以搭配《机器学习实战》来一步步通过代码实现算法如果希望通过视频入门那么推荐的三位老师的课程可以选择其中一位老师的课程来学习刚好每位老师都有两个系列的课程由浅入深。第三种选择也可以看网上的教程有很多不同的系列文章并且写得也通俗易懂也是可以选择的一种入门方式
最后上述机器学习资料我也放到 Github 上了欢迎 star
https://github.com/ccc013/DeepLearning_Notes#deeplearning_notes
推荐的书籍以及视频都打包放到网盘上了获取方式如下
关注公众号“机器学习与计算机视觉”在公众号会话界面回复“机器学习”即可获取网盘链接
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