機器訓練
不斷更新機械資源的選擇。
目錄
- ML專家 +社論選擇：
- 課程“機器學習介紹”課程的其他材料
- 專業教師的建議“機器學習和數據分析”
- 入學的文獻
- 一系列科學書籍
- 主題：
- 大數據
- Dataviz
- 乳膠
- NLP
- Python，Ipython，Scikit-Learn等
- r
- 演算法
- 線性代數
- 神經網絡，深度學習
- 統計和概率理論
- 在線課程（MOOC）
- 關於ML的聊天/公共/頻道
- 數據分析日曆
- 機器學習：入門講座-K.V。 Vorontsov
- CMC MSU的機器學習實用課程的講義和代碼
- 100多個免費數據科學書籍 - 100多個免費數據科學書籍
- 免費的O'Reilly數據科學電子書
- 100個機器學習存儲庫
- 令人敬畏的手機學習 - 一個精選的令人敬畏的機器學習框架，庫和軟件的清單
- 開源社會大學的數據科學課程 - 這是您想要完成數據科學的人的穩固途徑 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的數據科學委員會 - 由主題組織的經過驗證的材料（專業軌道，編程語言，各種工具）
- 機器學習資源指南
- 17個從典型程序員那裡學習的機器學習資源
- 51數據科學中的玩具數據問題
- 實用的pandas-projects-project想法，用於提高python數據分析技能
- 潛入機器學習
- 數據科學訪談問題 - 為數據科學家職位準備訪談的大量問題清單
- 許多關於自然語言處理的書籍
- 您可以找到免費數據集的開源數據列表
- 我在100個小時內在數據科學中學到了什麼？
- 機器學習 - 軟件塗料器 - 一項完整的每日計劃，以成為機器學習工程師
- 機器學習主題的教程
- 不斷更新Datasens的鏈接選擇
- 教自己的機器學習艱難的方法！
- 一周的文章 - 有關ML/AI/DL的好文章列表
- Stackoverflow上有史以來最受歡迎的編程書籍
- CookieCutter數據科學 - 邏輯，合理的標準化但靈活的項目結構，用於進行數據科學工作
- awesosome-datascienciencience-edeas-a列表很棒且可靠的數據科學用例和應用程序
- 機器學習策略 - 一項精心策劃的機器學習調查，教程和書籍清單
- BART de Vylder和Coscale的Pieter Buteneers在Python的動手數據科學Crasse
- Docker-Setup-a策劃的列表docker圖像用於數據科學項目，並帶有簡單的設置
- 關於從代數到貝葉斯的各種ML彙編主題的人工無限制提取的註釋
ML專家圖書館
- 機器學習課程-HalauméIII
- 模式識別的概率理論-Devroye，Gyorfi，Lugosi（PDF）
- 應用預測建模-M。 Kuhn，K。 Johnson（2013）
- 貝葉斯推理和機器學習-D.Barber（2015）（PDF）
- 數據分析中的核心概念：匯總，相關和可視化-Boris Mirkin
- 數據挖掘和分析。基本概念和算法-Mjzaki，W.Meira Jr（2014）（PDF）
- 數據挖掘：概念和技術-Jiawei Han等。 al。
- 假人數據科學-Lillian Pierson（2015）
- 做數據科學
- 統計學習的要素 - Hastie，Tibshirani，Friedman（PDF）
- 機器學習的基礎-Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar（2012）
- 頻繁的模式採礦-Charu C Aggarwal，Jiawei Han（編輯）（PDF）
- 機器學習的高斯流程-Carl E. Rasmugit Lssen，Christopher Ki Williams（PDF）
- 歸納邏輯編程：技術和應用-Nada Lavrac，Saso Dzeroski
- 信息理論，推理和學習算法-David Mackay
- 信息檢索簡介 - 曼寧，Rhagavan，Shutze（PDF）
- 機器學習簡介-Nils J Nilsson（1997）
- 機器學習簡介-Smola和Vishwanathan（PDF）
- 機器學習備忘單 - Soulmachine（2017）（PDF）
- 機器學習行動 - 彼得·哈靈頓
- 機器學習，神經和統計分類-D。 Michie，DJ Spiegelhalter
- 機器學習。理解數據的算法科學藝術-P。 Flach（2012）
- 機器學習 - 湯姆·米切爾（Tom Mitchell）
- 機器學習 - Andrew Ng
- 採礦大規模數據集-Jure Leskovec，Anand Rajaraman，Jeff Ullman
- 模式識別和機器學習-CMBISHOP（2006）
- 黑客的概率編程和貝葉斯方法（免費）
- 程序挖掘的程序員指南-Ron Zacharski（PDF）
- r行動
- 強化學習：簡介 - 理查德·S·薩頓，安德魯·G·Barto
- Lion Way機器學習加上智能優化（PDF）
- 了解機器學習：從理論到算法
- 大型數據集的分析 - 挖掘大量的數據股翻譯
- 對先例培訓的數學方法（教學理論）-K。 V. Vorontsov（PDF）
- 機器訓練-Peter Flah（PDF）
- 算法學生合奏的方法 - 論文A. Gushchina（PDF）
在線課程（MOOC）
- 幾乎所有數學領域的最佳課程列表
- 大量各種編程課程，算法，包括29毫升課程
- Couursera：
- CS229：機器學習（斯坦福大學安德魯·NG）是最受歡迎的機器培訓課程（小心，而不是標準的Python或R -MATLAB/OCTAVE）
- 專業化機器培訓和數據分析（Yandex + MIPT/MIPT）
- 機器學習基礎：案例研究方法（華盛頓大學）
- 數據挖掘專業化
- 大規模專業化數據科學（華盛頓大學）
- 微積分：單個變量第1部分（賓夕法尼亞大學）
- 現代組合學（A.M. Raigorodsky，MIPT/MIPT）
- 初學者的概率理論（A.M. Raigorodsky，MIPT/MIPT）
- 線性代數（HSE/HSE） - 非觀察學系的線性代數線，適合“快速啟動”
- 經濟學（HSE/HSE）（計量經濟學）
- 業務分析專業化（賓夕法尼亞大學） - 統計和數據分析的實際應用專業化。對於對DS感到失望並且不明白的人，為什麼這一切
- 社交網絡分析（密歇根大學）
- 社會和經濟網絡：模型與分析（斯坦福大學）
- 推薦人系統專業化（明尼蘇達大學）
- 建立智能應用專業化（華盛頓大學）
- Python的編程（MFTI/MIPT）
- Udacy：
- 機器學習工程師Nanodegree（由Kaggle共同用）
- 數據分析師Nanodegree（由Facebook＆MongoDB共同用）
- 人工智能Nanodegree（由IBM Watson＆Amazon Alexa共同用）
- 商業納米雜誌的預測分析（Tableau＆Alteryx共同用）
- EDX：
- Spark Xseries（伯克利）的數據科學和工程
- 6.002X：計算思維和數據科學簡介（MIT）
- 6.041X：概率簡介 - 不確定科學（MIT）
- 分析邊緣（MIT）
- 從數據學習（CALTECH） - 機器學習簡介（基本理論，算法和實際應用領域）
- 數據分析學院講座的視頻（SHAD）
- 課程的視頻課程“機器培訓”（K.V. Vorontsov，Shad）
- 動作課程材料中的數據挖掘（MIPT/MIPT）
- 開放機器學習課程
- Python的數據科學介紹 - Python的基礎知識和一些有關Numpy的基礎知識
- 統計基礎 - 高質量的統計介紹，完全在俄羅斯
- 數據科學和機器學習必需品（Microsoft）
- CS231N：視覺識別的捲積神經網絡（斯坦福大學） - 神經和計算機視覺的十個階段課程
- 採礦大規模數據集（斯坦福大學） - 一門基於大規模數據挖掘的課程，向Jure Leskovec，Anand Rajaraman和Jeff Ullman的作者提供了大規模數據的挖掘（他們也是本課程的教練）
- CS109：數據科學（哈佛大學）
- 機器學習的基礎 - 彭博機器學習EDU計劃的一部分
社會的
討論Messenger（組，渠道，聊天，社區）中的機器學習。
- 開放數據科學
- 在Facebook上致力於莫斯科ML培訓小組
- 和Vkontakte Group關於機器培訓培訓
- 湯姆斯克機器培訓小組
- Slack Tomsk ML集團
- Publics/Vkontakte群體：
- 數據科學
- 深度學習
- 數據挖掘實驗室
- 深度學習（深度神經網絡）
- 關於年輕女士的機器學習的模因
- 在電報中：
- 深度學習社區渠道
- 關於數據科學的第一個新聞渠道
- 根據大數據，處理和機器學習 - 大數據和機器學習
- 關於該主題數據科學的聊天 - 數據科學聊天
- 頻道py_digest
- 聊天ru_python
- 在我身上激發：互聯網，統計，數據科學，哲學
- 在我的頻道聊天中火花
- Reddit的熱門帖子DS主題的頻道
- 機器學習和相鄰主題的Sabreddites（我建議至少在所有時間 +側邊欄中查看頂部）：
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- 關於ML和AI的人
- Datasens中的博客Tematics +列表：
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