機械トレーニング
機械リソースの選択を絶えず更新しました。
目次
- MLスペシャリスト +編集の選択肢のライブラリ：
- コースへの追加の資料「機械学習の紹介」
- 専門化の教師からの推奨「機械学習とデータ分析」
- シャッドへの入場のための文献
- 科学本の選択
- トピックによる：
- ビッグデータ
- Dataviz
- ラテックス
- NLP
- Python、Ipython、Scikit-Learnなど
- r
- アルゴリズム
- 線形代数
- ニューラルネットワーク、ディープラーニング
- 統計と確率理論
- オンラインコース（MOOC）
- チャット/パブリック/MLに関するチャンネル
- データ分析カレンダー
- 機械学習：入門講義-K.V。 Vorontsov
- CMC MSUに関する機械学習のための講義ノートとコード
- 100以上の無料データサイエンスブック - 100以上の無料データサイエンスブック
- 無料のO'Reillyデータサイエンス電子ブック
- 機械学習のための100のリポジトリ
- Awesome-Machine-Learning-awesesomesomemachemany Machine Learningフレームワーク、ライブラリ、ソフトウェアのキュレーションリスト
- Open Source Society University's Data Science Course - This is a Solid Path for Those of You Want to Complete a Data Sciente ONE OWN TIME, FOR FREE, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore,フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、フォア、、のために、。
- Trelloのデータサイエンスボード - トピックによって編成された実績のある資料（専門知識トラック、プログラミング言語、さまざまなツール）
- 機械学習リソースガイド
- 典型的なプログラマーからの機械学習のための17リソース
- 51データサイエンスの玩具データの問題
- Pythonデータ分析スキルを向上させるための実用的なパンダのプロジェクトのアイデア
- 機械学習に飛び込みます
- データサイエンスインタビューの質問 - データサイエンティストの位置のインタビューの準備のための質問の膨大なリスト
- 自然言語処理に関する多くの本
- 無料のデータセットを見つけることができるデータのオープンソースのリスト
- データサイエンスで100時間でどのようなshoupを学んでいますか？
- マシンラーニングフォーソフトウェア - ベンジャー - 機械学習エンジニアになるために勉強するための完全な毎日の計画
- 機械学習のトピックに関するチュートリアル
- DataSensによるリンクの選択を常に更新しました
- 自分で機械を学ぶのは難しい方法で教えてください！
- 1週間の記事 - ML/AI/DLに関する良い記事のリスト
- Stackoverflowに関する最も人気のあるプログラミングブック
- Cookiecutter Data Science-データサイエンスの作業を行い、共有するための論理的で合理的に標準化された、しかし柔軟なプロジェクト構造
- awesosome-datascience-edeas-素晴らしいデータサイエンスのユースケースとアプリケーションのリスト
- Machine-Learning-Surveys-機械学習調査、チュートリアル、書籍のキュレーションリスト
- バート・デ・ヴィルダーとピーター・ブテナイヤーのパイソンのハンズオン・データサイエンス・クラッセ
- Docker-setup-a culated list docker画像のデータサイエンスプロジェクトの画像、簡単なセットアップ
- 代数からベイズまで、さまざまなMLが取得したトピックに関する人工的な整数補償に関するメモ
MLスペシャリストのライブラリ
- 機械学習のコース-HalDauméIII
- パターン認識の確率論的理論-Devroye、Gyorfi、Lugosi（PDF）
- Applied Predictive Modeling -M。Kuhn、K。Johnson（2013）
- ベイジアンの推論と機械学習-D.Barber（2015）（PDF）
- データ分析におけるコア概念：要約、相関、視覚化 - ボリスミルキン
- データマイニングと分析。基本的な概念とアルゴリズム-Mjzaki、W.Meira JR（2014）（PDF）
- データマイニング：概念とテクニック-Jiawei Han et。アル。
- ダミーのデータサイエンス - リリアンピアソン（2015）
- データサイエンスを行う
- 統計学習の要素-Hastie、Tibshirani、Friedman（PDF）
- 機械学習の基礎-Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh、Ameet Talwalkar（2012）
- 頻繁なパターンマイニング-Charu C Aggarwal、Jiawei Han（eds。）（PDF）
- 機械学習のためのガウスプロセス-Carl E. Rasmugit Lssen、Christopher Ki Williams（PDF）
- 帰納的ロジックプログラミング：テクニックとアプリケーション-Nada Lavrac、Saso Dzeroski
- 情報理論、推論および学習アルゴリズム-DavidMackay
- 情報検索の紹介-Manning、Rhagavan、Shutze（PDF）
- 機械学習の紹介-Nils J Nilsson（1997）
- 機械学習の紹介-SmolaとVishwanathan（PDF）
- 機械学習チートシート-SoulMachine（2017）（PDF）
- 機械学習中の学習 - ピーターハリントン
- 機械学習、神経および統計分類-D.ミシェ、DJ Spiegelhalter
- 機械学習。データを理解するアルゴリズムの科学の芸術-P。Flach（2012）
- 機械学習 - トム・ミッチェル
- 機械学習 - アンドリューng
- マイニング巨大なデータセット-Jure Leskovec、Anand Rajaraman、Jeff Ullman
- パターン認識と機械学習-Cmbishop（2006）
- ハッカー向けの確率的プログラミングとベイジアン方法（無料）
- データマイニングのプログラマーズガイド-Ron Zacharski（PDF）
- rアクション
- 強化学習：紹介 - リチャードS.サットン、アンドリューG.バルト
- ライオンウェイマシンラーニングとインテリジェント最適化（PDF）
- 機械学習の理解：理論からアルゴリズムまで
- 大規模なデータセットの分析-Massive Datasests翻訳のマイニング
- 先例に関するトレーニングの数学的方法（ティーチングマシンの理論）-K。V. Vorontsov（PDF）
- マシントレーニング-PeterFlah（PDF）
- アルゴリズムの学生のアンサンブル化方法 -論文A. Gushchina（PDF）
オンラインコース（MOOC）
- 数学のほぼすべての分野で最高のコースのリスト
- 29 mlのコースを含むさまざまなプログラミングコース、アルゴリズム
- Couursera：
- CS229：Machine Learning（Andrew NG、Stanford University）は、最も人気のあるマシントレーニングコースです（標準のPythonまたはR -Matlab/Octaveの代わりに慎重に）
- 専門機械トレーニングとデータ分析（Yandex + MIPT/MIPT）
- 機械学習の基礎：ケーススタディアプローチ（ワシントン大学）
- データマイニングの専門化
- 大規模な専門分野（ワシントン大学）のデータサイエンス
- Calculus：単一変数パート1（ペンシルベニア大学）
- Modern Combinatorics（a.m.Raigorodsky、MIPT/MIPT）
- 初心者向けの確率理論（a.m. raigorodsky、mipt/mipt）
- 線形代数（HSE/HSE） - 非脱販売学部の線形代数のラインは、「クイックスタートに」適しています。
- 経済学（HSE/HSE）（計量経済学）
- ビジネス分析の専門化（ペンシルベニア大学） - 統計とデータ分析の実際の応用に関する専門化。 DSに失望していて理解していない人にとって、なぜそれがすべてですか
- ソーシャルネットワーク分析（ミシガン大学）
- 社会的および経済的ネットワーク：モデルと分析（スタンフォード大学）
- Recommerender Systems Specialization（ミネソタ大学）
- インテリジェントアプリケーションの専門化を構築する（ワシントン大学）
- Pythonでのプログラミング（MFTI/MIPT）
- udacy：
- 機械学習エンジニアNanodegree（Kaggleが共同クリード）
- データアナリストnanodegree（Facebook＆Mongodbが共同クリード）
- 人工知能Nanodegree（IBM Watson＆Amazon Alexaが共同クリュード）
- ビジネスナノデグリーの予測分析（Tableau＆Alteryxが共同クリード）
- Edx：
- Spark Xseries（Berkeley）を使用したデータサイエンスとエンジニアリング
- 6.002X：計算思考とデータサイエンスの紹介（MIT）
- 6.041x：確率の紹介 - 不確実な科学（MIT）
- 分析エッジ（MIT）
- データからの学習（Caltech） - 機械学習の紹介（基本理論、アルゴリズム、および実用的なアプリケーションの領域）
- データ分析学校の講義のビデオ（Shad）
- コース「マシントレーニング」のビデオクラス（K.V. Vorontsov、Shad）
- アクションコースのデータマイニングコース資料（MIPT/MIPT）
- 機械学習に関するOpen Opendatascienceコースを開きます
- データサイエンスのためのPythonへのイントロ - Pythonの基本とNumpyについての少し
- 統計の基礎 - 統計の高品質の紹介、完全にロシア語で
- データサイエンスと機械学習の必需品（Microsoft）
- CS231N：視覚認識のための畳み込みニューラルネットワーク（スタンフォード大学） - 神経とコンピュータービジョンの優れた10ステージコース
- Mining Massive Datasets（Stanford University） - Jure Leskovec、Anand Rajaraman、およびJeff Ullmanの著者への大規模なデータ酵素の採掘に基づくコース（彼らはこのコースのインストラクターでもあります）
- CS109：データサイエンス（ハーバード大学）
- 機械学習の基礎 - ブルームバーグの機械学習EDUイニシアチブの一部
社交
メッセンジャー（グループ、チャネル、チャット、コミュニティ）の機械学習の議論。
- オープンデータサイエンス
- FacebookのモスクワMLトレーニンググループに捧げられています
- マシントレーニングに関するvkontakteグループ
- Tomsk Machine Training Group
- Slack Tomsk ML Group
- 公共/vkontakteグループ：
- データサイエンス
- 深い学習
- データマイニングラボ
- ディープラーニング（ディープニューラルネットワーク）
- 若い女性のための機械学習に関するミーム
- 電報で：
- ディープラーニングコミュニティチャネル
- データサイエンスに関する最初のニュースチャネル
- ビッグデータ、処理、機械学習に応じてチャット - ビッグデータと機械学習
- トピックデータサイエンスでチャット - データサイエンスチャット
- チャネルPY_Digest
- チャットru_python
- 私の火花：インターネット、統計、データサイエンス、哲学
- 私のチャンネルチャットのスパーク
- DSテーマのRedditからのホットポストを備えたチャネル
- 機械学習と隣接するトピックに関するsabreddites（少なくともすべての時間 +サイドバーのトップを見ることをお勧めします）：
- /r/分析
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- /r/bigdatajobs
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