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MachineLearning(机器学习) 学习路线图

MachineLearning

欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远

第一部分 分类

第二部分 利用回归预测数值型数据

第三部分 无监督学习

第四部分 其他工具

第五部分 项目实战(非课本内容)

阶段性总结

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知乎问答-爆炸啦-机器学习该怎么入门?

当然我知道,第一句就会被吐槽,因为科班出身的人,不屑的吐了一口唾沫,说傻X,还评论 Andrew Ng 的视频。。

我还知道还有一部分人,看 Andrew Ng 的视频就是看不懂,那神秘的数学推导,那迷之微笑的英文版的教学,我何尝又不是这样走过来的?? 我的心可能比你们都痛,因为我在网上收藏过上10部《机器学习》相关视频,外加国内本土风格的教程:7月+小象 等等,我都很难去听懂,直到有一天,被一个百度的高级算法分析师推荐说:《机器学习实战》还不错,通俗易懂,你去试试??

我试了试,还好我的Python基础和调试能力还不错,基本上代码都调试过一遍,很多高大上的 "理论+推导",在我眼中变成了几个 "加减乘除+循环",我想这不就是像我这样的程序员想要的入门教程么?

很多程序员说机器学习 TM 太难学了,是的,真 TM 难学,我想最难的是:没有一本像《机器学习实战》那样的作者愿意以程序员 Coding 角度去给大家讲解!!

最近几天,GitHub 涨了 300颗 star,加群的200人, 现在还在不断的增加++,我想大家可能都是感同身受吧!

很多想入门新手就是被忽悠着收藏收藏再收藏,但是最后还是什么都没有学到,也就是"资源收藏家",也许新手要的就是 MachineLearning(机器学习) 学习路线图。没错,我可以给你们的一份,因为我们还通过视频记录下来我们的学习过程。水平当然也有限,不过对于新手入门,绝对没问题,如果你还不会,那算我输!!

视频怎么看?

  1. 理论科班出身-建议去学习 Andrew Ng 的视频(Ng 的视频绝对是权威,这个毋庸置疑)
  2. 编码能力强 – 建议看我们的《机器学习实战-教学版》
  3. 编码能力弱 – 建议看我们的《机器学习实战-讨论版》,不过在看理论的时候,看 教学版-理论部分;讨论版的废话太多,不过在讲解代码的时候是一行一行讲解的;所以,根据自己的需求,自由的组合。

循序渐进大体介绍:机器学习初学者建议 | ApacheCN

干货内容实际操作:MachineLearning(机器学习) 学习路线图

机器学习视频-教学版

AcFun B站
优酷 网易云课堂

中文文档-权威资料

kaggle: 机器学习竞赛

深度学习 机器学习 大数据 运维工具
TensorFlow R1.2 中文文档 Sklearn 0.19 中文文档 Spark 2.2.0和2.0.2 中文文档 Zeppelin 0.7.2 中文文档
pytorch 计划中 机器学习实战-教学版 Storm 1.1.0和1.0.1 中文文档 Kibana 5.2 中文文档
Beam 中文文档 Kudu 1.4.0 中文文档
Elasticsearch 5.4 中文文档
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评论 5

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  1. #1

    准备装逼了,都闪开闪开,哈哈

    hearWind3个月前 (10-09)回复
    • 片刻

      哈哈

      片刻3个月前 (10-11)回复
  2. #2

    大神,《机器学习实战》是不是 [Machine learning in action],[美] Peter Harrington 著;李锐,李鹏,曲亚东 等 译的这本呀。

    李可以3个月前 (10-27)回复
    • 片刻

      是的 是的 ,第7章我们这边补充加入了 随机森林~

      片刻3个月前 (10-30)回复
  3. #3

    哈哈哈,这逼格

    rm3个月前 (11-07)回复

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