机器训练
不断更新机械资源的选择。
目录
- ML专家 +社论选择：
- 课程“机器学习介绍”课程的其他材料
- 专业教师的建议“机器学习和数据分析”
- 入学的文献
- 一系列科学书籍
- 主题：
- 大数据
- Dataviz
- 乳胶
- NLP
- Python，Ipython，Scikit-Learn等
- r
- 算法
- 线性代数
- 神经网络，深度学习
- 统计和概率理论
- 在线课程（MOOC）
- 关于ML的聊天/公共/频道
- 数据分析日历
- 机器学习：入门讲座-K.V。 Vorontsov
- CMC MSU的机器学习实用课程的讲义和代码
- 100多个免费数据科学书籍 - 100多个免费数据科学书籍
- 免费的O'Reilly数据科学电子书
- 100个机器学习存储库
- 令人敬畏的手机学习 - 一个精选的令人敬畏的机器学习框架，库和软件的清单
- 开源社会大学的数据科学课程 - 这是您想要完成数据科学的人的稳固途径 Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, for, for, for, for, for, for, for far, with couurses from the Best Universities in the World
- Trello的数据科学委员会 - 由主题组织的经过验证的材料（专业轨道，编程语言，各种工具）
- 机器学习资源指南
- 17个从典型程序员那里学习的机器学习资源
- 51数据科学中的玩具数据问题
- 实用的pandas-projects-project想法，用于提高python数据分析技能
- 潜入机器学习
- 数据科学访谈问题 - 为数据科学家职位准备访谈的大量问题清单
- 许多关于自然语言处理的书籍
- 您可以找到免费数据集的开源数据列表
- 我在100个小时内在数据科学中学到了什么？
- 机器学习 - 软件涂料器 - 一项完整的每日计划，以成为机器学习工程师
- 机器学习主题的教程
- 不断更新Datasens的链接选择
- 教自己的机器学习艰难的方法！
- 一周的文章 - 有关ML/AI/DL的好文章列表
- Stackoverflow上有史以来最受欢迎的编程书籍
- CookieCutter数据科学 - 逻辑，合理的标准化但灵活的项目结构，用于进行数据科学工作
- awesosome-datascienciencience-edeas-a列表很棒且可靠的数据科学用例和应用程序
- 机器学习策略 - 一项精心策划的机器学习调查，教程和书籍清单
- BART de Vylder和Coscale的Pieter Buteneers在Python的动手数据科学Crasse
- Docker-Setup-a策划的列表docker图像用于数据科学项目，并带有简单的设置
- 关于从代数到贝叶斯的各种ML汇编主题的人工无限制提取的注释
ML专家图书馆
- 机器学习课程-HalauméIII
- 模式识别的概率理论-Devroye，Gyorfi，Lugosi（PDF）
- 应用预测建模-M。Kuhn，K。Johnson（2013）
- 贝叶斯推理和机器学习-D.Barber（2015）（PDF）
- 数据分析中的核心概念：汇总，相关和可视化-Boris Mirkin
- 数据挖掘和分析。基本概念和算法-Mjzaki，W.Meira Jr（2014）（PDF）
- 数据挖掘：概念和技术-Jiawei Han等。 al。
- 假人数据科学-Lillian Pierson（2015）
- 做数据科学
- 统计学习的要素 - Hastie，Tibshirani，Friedman（PDF）
- 机器学习的基础-Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar（2012）
- 频繁的模式采矿-Charu C Aggarwal，Jiawei Han（编辑）（PDF）
- 机器学习的高斯流程-Carl E. Rasmugit Lssen，Christopher Ki Williams（PDF）
- 归纳逻辑编程：技术和应用-Nada Lavrac，Saso Dzeroski
- 信息理论，推理和学习算法-David Mackay
- 信息检索简介 - 曼宁，Rhagavan，Shutze（PDF）
- 机器学习简介-Nils J Nilsson（1997）
- 机器学习简介-Smola和Vishwanathan（PDF）
- 机器学习备忘单 - Soulmachine（2017）（PDF）
- 机器学习行动 - 彼得·哈灵顿
- 机器学习，神经和统计分类-D。Michie，DJ Spiegelhalter
- 机器学习。理解数据的算法科学艺术-P。Flach（2012）
- 机器学习 - 汤姆·米切尔（Tom Mitchell）
- 机器学习 - Andrew Ng
- 采矿大规模数据集-Jure Leskovec，Anand Rajaraman，Jeff Ullman
- 模式识别和机器学习-CMBISHOP（2006）
- 黑客的概率编程和贝叶斯方法（免费）
- 程序挖掘的程序员指南-Ron Zacharski（PDF）
- r行动
- 强化学习：简介 - 理查德·S·萨顿，安德鲁·G·Barto
- Lion Way机器学习加上智能优化（PDF）
- 了解机器学习：从理论到算法
- 大型数据集的分析 - 挖掘大量的数据股翻译
- 对先例培训的数学方法（教学理论）-K。V. Vorontsov（PDF）
- 机器训练-Peter Flah（PDF）
- 算法学生合奏的方法 - 论文A. Gushchina（PDF）
在线课程（MOOC）
- 几乎所有数学领域的最佳课程列表
- 大量各种编程课程，算法，包括29毫升课程
- Couursera：
- CS229：机器学习（斯坦福大学安德鲁·NG）是最受欢迎的机器培训课程（小心，而不是标准的Python或R -MATLAB/OCTAVE）
- 专业化机器培训和数据分析（Yandex + MIPT/MIPT）
- 机器学习基础：案例研究方法（华盛顿大学）
- 数据挖掘专业化
- 大规模专业化数据科学（华盛顿大学）
- 微积分：单个变量第1部分（宾夕法尼亚大学）
- 现代组合学（A.M. Raigorodsky，MIPT/MIPT）
- 初学者的概率理论（A.M. Raigorodsky，MIPT/MIPT）
- 线性代数（HSE/HSE） - 非观察学系的线性代数线，适合“快速启动”
- 经济学（HSE/HSE）（计量经济学）
- 业务分析专业化（宾夕法尼亚大学） - 统计和数据分析的实际应用专业化。对于对DS感到失望并且不明白的人，为什么这一切
- 社交网络分析（密歇根大学）
- 社会和经济网络：模型与分析（斯坦福大学）
- 推荐人系统专业化（明尼苏达大学）
- 建立智能应用专业化（华盛顿大学）
- Python的编程（MFTI/MIPT）
- Udacy：
- 机器学习工程师Nanodegree（由Kaggle共同用）
- 数据分析师Nanodegree（由Facebook＆MongoDB共同用）
- 人工智能Nanodegree（由IBM Watson＆Amazon Alexa共同用）
- 商业纳米杂志的预测分析（Tableau＆Alteryx共同用）
- EDX：
- Spark Xseries（伯克利）的数据科学和工程
- 6.002X：计算思维和数据科学简介（MIT）
- 6.041X：概率简介 - 不确定科学（MIT）
- 分析边缘（MIT）
- 从数据学习（CALTECH） - 机器学习简介（基本理论，算法和实际应用领域）
- 数据分析学院讲座的视频（SHAD）
- 课程的视频课程“机器培训”（K.V. Vorontsov，Shad）
- 动作课程材料中的数据挖掘（MIPT/MIPT）
- 开放机器学习课程
- Python的数据科学介绍 - Python的基础知识和一些有关Numpy的基础知识
- 统计基础 - 高质量的统计介绍，完全在俄罗斯
- 数据科学和机器学习必需品（Microsoft）
- CS231N：视觉识别的卷积神经网络（斯坦福大学） - 神经和计算机视觉的十个阶段课程
- 采矿大规模数据集（斯坦福大学） - 一门基于大规模数据挖掘的课程，向Jure Leskovec，Anand Rajaraman和Jeff Ullman的作者提供了大规模数据的挖掘（他们也是本课程的教练）
- CS109：数据科学（哈佛大学）
- 机器学习的基础 - 彭博机器学习EDU计划的一部分
社会的
讨论Messenger（组，渠道，聊天，社区）中的机器学习。
- 开放数据科学
- 在Facebook上致力于莫斯科ML培训小组
- 和Vkontakte Group关于机器培训培训
- 汤姆斯克机器培训小组
- Slack Tomsk ML集团
- Publics/Vkontakte群体：
- 数据科学
- 深度学习
- 数据挖掘实验室
- 深度学习（深度神经网络）
- 关于年轻女士的机器学习的模因
- 在电报中：
- 深度学习社区渠道
- 关于数据科学的第一个新闻渠道
- 根据大数据，处理和机器学习 - 大数据和机器学习
- 关于该主题数据科学的聊天 - 数据科学聊天
- 频道py_digest
- 聊天ru_python
- 在我身上激发：互联网，统计，数据科学，哲学
- 在我的频道聊天中火花
- Reddit的热门帖子DS主题的频道
- 机器学习和相邻主题的Sabreddites（我建议至少在所有时间 +侧边栏中查看顶部）：
- /r/分析
- /r/bigdata
- /r/bigdatajobs
- /r/computervision
- /r/datacleaning
- /r/datagangsta
- /r/dataisbeautiful
- /r/dataissugly
- /r/dataScience
- /r/数据集
- /r/dataviz
- /r/jupyternotebooks
- /r/languagetechnology
- /R/Learn Machinelearning
- /R/Learnpython
- /R/机械学习
- /r/opendata
- /r/rstats
- /r/概率理论
- /r/pystats
- /R/样品
- /r/semanticweb
- /r/统计
- /r/textDatamining
- 关于ML和AI的人
- Datasens中的博客Tematics +列表：
- Distill.Pub
- 推理
- karpathy.github.io
- deliprao.com
- fastml.com
- timvieira.github.io
- blogs.princeton.edu
- OffConvex.org
- ruder.io
- argmin.net
- nlpers.blogspot.ru
- blog.shakirm.com
- blog.paralleldots.com
- Alexanderdyakonov.wordpress.com
