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读书笔记怎么写,机器学习入门办法和材料合集,莽荒记

原标题:读书笔记怎么写,机器学习入门办法和材料合集,莽荒记

导读:

下面我将从以下几个方面整理机器学习入门的资源:书籍:书中自有黄金屋,机器学习中涉及到的很多数学理论,只看视频或者博客是很难获取到完整的知识框架。...

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机器学习入门方法和资料合集

机器学习入门方法和资料合集

文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),重视公号不错失每一篇干货。

转自 | AI算法之心(大众号ID:AIHeartForYou)

作者 | 何从庆

近些天常常有小伙伴问到“机器学习怎样入门,看哪些资料 ?”,于是乎想依据笔者学习两年多的学习经历,介绍下机器学习怎样入门,该看哪些资料?下面我将从以下几个方面收拾机器学习入门的资源:

(1)言语:机器学习中常用的言语。

(2)书本:书中自有黄金屋,机器学习中涉及到的许多数学理论,只看视频或许博客是很难获取到完好的常识结构。

(3)视频:书中有些公式推导很难了解,能够看看大牛们浅显易懂的课程。

(4)博客:常常看一些大牛们的共享,关于扩展常识面具有必定的协助。

(5)竞赛:实践是查验学习效果重要规范,参加一些算法竞赛,关于了解算法有着杰出的协助。

(天天操夜夜撸6)论文:关于一些硕士来说,立异是查验学习才能重要表现。

01

言语

人生苦短,我用python”,江苏汪天一被清华退学python现在现已读书笔记怎样写,机器学习入门方法和资料合集,莽荒记成为机器学习中最干流的言语,因为其丰厚的算法库。

1、numpy: 最根底的python库之一。

地址:http://www.numpy.org/

2、pandas: 常用于数据处理的库。

地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

3、scipy: SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。

地址:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/index.html

4、万能杀手重生学校记scikit-learn:sklearn包括许多的算法接口,从监督学习到半监督学习,再到无监督学习。还有点评目标、特征挑选等。

地址:https://scikit-learn.org/

5、scikit-multilearn:multi-label的算法库。

地址:http://scikit.ml/

还有一些深度学习的算法库,如:

6、keras:最合适入门深度学习的小伙伴的算法库。

地址:https://keras.io/zh/

还有一些较难的深度学习算法库,如tensorflow,pytorch。

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书本

1、《统读书笔记怎样写,机器学习入门方法和资料合集,莽荒记计学习方法》:李航教师的《计算学习方法》这本书可谓经典,许多同学都靠着这本书找到抱负的作业,强力引荐!关于许多想入门机器学习的小伙伴们,主张多看几遍这本书,弄懂算法的每一个细节。

2、《机器学习》:周志华教师的《机器学习》这本书,许多人又称之为西瓜书,也是很有协助的。根本包括机器学习的一切分支,如监督学习,无监督学习,半监督学习,强化学习,特征挑选等。

3、《引荐体系实战》:项亮博士的《引荐体系实战》这本书,很合适关于想了解引荐体系的小伙伴们有必定的协助。

4、《概率论与数理计算》:许多机器学习算法都是从计算学概率论上开展读书笔记怎样写,机器学习入门方法和资料合集,莽荒记而来的,关于概率常识计算常识缺乏的小伙伴们,主张研读这本书。

5、《Pattern Recognition and Machine Learning》:假如有小伙伴们英文比较好,小伙伴们也能够看看PRML这本经典的书。

6、《Reinforcement Learning:余城碧落 An Introducti读书笔记怎样写,机器学习入门方法和资料合集,莽荒记on》yls官网:假如有小伙伴想研讨强化学习,这是一本不错的强化学习入门书本。

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视频

假如小伙伴们关于上述书本看起来很费劲,很难弄懂算法的来龙去脉,主张将书本(初学者引荐:《计算学习方法》)与视频结合起来,相互促进。

1、吴恩达教师的公开课:网易云上和coursera上都有他的讲课,很根底的版别,读书笔记怎样写,机器学习入门方法和资料合集,莽荒记主张我们入门的时分多看看这个视频。个人觉得coursera上面的课程比较简单点。

网易云上面的地址:http://open环地平弧.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

coursera上面的地址:

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

2、李宏毅教师的课程:李宏毅教师的课程也是比较好,值得我们学习。

这儿有收拾好的版别:https://blog.csdn.net/so赖兴发ulmeetliang/article/details/77461607

04

博客

国内:

1、火光摇曳:腾讯技能大齐鲁英雄传牛们的博客。

地址:http://www.flickering.cn/

2、美团技能团队的博客:里边也有许多干货。

地址:https://tech.meituan.com/

3、苏剑热带夜林的博客里边也满是干货。

地址:https://spaces.ac.cn/

4、还有一些比较大型的博客网站,如博客园穿越网王之叶漂荡,简书,CSDN,知乎等等。

国外:

1、Netflix:Netflix技能博客,许多干货。

地址:https://medium.com/netflix-techblog

2、Towards Data Science:首要共享些概念、idea和代码。

地址:https://towardsdatascience.com/

3、Github: all code is here。

05

竞赛

学习机器学习的过程中,怎样查验自己学习的效果呢?竞赛便是一个比较好的方向,竞赛其实可能会为了成果,抠那千分位,百分位的距离,可是其实在竞赛中考虑才是最重要的。怎样将这些经典的算法应用到工业中,这些算法在工业中的优缺点?渐渐领会!

国内比较大型的算法渠道有:

天池大数据:

https://tianchi.aliyun.com/home/

d水木坑爹女atacastle:

http://www.pkbigdata.com/

datafountain:

https://www.da囊组词tafountain.cn/

biendata:

https://biendata.com/

kesci:

https://www.kesci.com/

Jdata:

https://jdata.jd.com/

国外比较大型的算法渠道有:

kaggle:

https://www.kaggle.com/

竞赛渠道有许多,这几个是比较帕特加斯d4知名的渠道。我们能够去官网看一看,有许多正在进行中的竞赛。别的,还有许多其他的渠道,这儿暂不逐个介绍了。

06

论文

许多行将大四结业,跨入研讨生日子的师弟师妹们,也或许行将迈入研二的师弟师妹呢,是否还在为结业忧愁呢?小论文成为我国硕士结业老难题!其实,写一篇比较简单的ccf c类的论文并不是很难,或许 ccf b ccf a类的论文的确很难!怎样入门呢?看近些年机器学习、人工智能的尖端会议、期刊论文(会议论文速度更快)。这儿我仅收拾下会议论文。

值得看的会议文章:

1、数据发掘类:

SIGKDD:尖端数据发掘论文。

2018年accepted paper:

https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers

2017年accepted paper:

https://www.kdd.org/kdd2017/accepted-papers

2016年accepted paer:

https://www.kdd.org/kdd2016/program/accepted-papers

SIGIR:尖端引荐体系继女论文

2018年accepted paper:

http://sigir.org/sigir2018/accepted-papers/

2017年accepted paper:

http://sigir.org/chiir2017/accepted-papers.html

2016年accepted paper:

http://sigir.org/sigir2016/full-papers/

http://sigir.flashskyorg/sigir2016/short-papers/

还有一些次尖端会议:CIKM/ECML-PKDD/ICDM/SDM/WSDM

2、机器学习类:

AAAI: 尖端人工智能归纳会议

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: 尖端人工智能归纳会议

2019年 accepted pa读书笔记怎样写,机器学习入门方法和资料合集,莽荒记per: 审稿中

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 :尖端机器学习会议

2019年accepted 废后芙兮paper: 审稿中

2018年accepted paper:

https://icml.cc/Conferences/2018/Schedule?type=Poster

2017年accepted paper:

https://icml.cc/Conferences/2017/Schedule?type=Poster

NIPS:尖端归纳人工智能会议

2019年accpeted paper: 征稿中

2018年accepted paper:

https://nips.cc/C杨熙胜onferences/2018/Schedule?type=Poster

2017年accepted paper:

https://nips.cc/Conferences/2017/Schedule?type=Poster

还有一些其他的专业人工智能会议:如自然言语处理范畴的 ACL/EMNLP/NAACL/C尹艳彬OLING。偏计算的人工智能会议:AISTATS。

图画的人工智能会议:CVPR/ICCV/ECCV。小伙伴们能够看一些上述与自己相关的会议论文,针对论文的方法的缺乏,考虑改善的方法!

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