【机器学习】入门，理论框架以及学习资料

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公开课吴恩达《Machine Learning》

这绝对是机器学习入门的首选课程，没有之一！即便你没有扎实的机器学习所需的扎实的概率论、线性代数等数学基础，也能轻松上手这门机器学习入门课，并体会到机器学习的无穷趣味。

课程主页：

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

中文视频：

网易云课堂搬运了这门课，并由黄海广等人翻译了中文字幕。

中文笔记及作业代码：

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

公开课吴恩达 CS229

吴恩达在斯坦福教授的机器学习课程 CS229 与吴恩达在 Coursera 上的《Machine Learning》相似，但是有更多的数学要求和公式的推导，难度稍难一些。该课程对机器学习和统计模式识别进行了广泛的介绍。

课程主页：

http://cs229.stanford.edu/

中文视频：

http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

中文笔记：

https://kivy-cn.github.io/Stanford-CS-229-CN/#/

速查表：

这份给力的资源贡献者是一名斯坦福的毕业生 Shervine Amidi。作者整理了一份超级详细的关于 CS229的速查表

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56534902

作业代码：

https://github.com/Sierkinhane/CS229-ML-Implements

公开课林轩田《机器学习基石》

台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。这门课比 Ng 的《Machine Learning》稍难一些，侧重于机器学习理论知识。

中文视频：

https://www.bilibili.com/video/av36731342

中文笔记：

https://redstonewill.com/category/ai-notes/lin-ml-foundations/

配套教材

配套书籍为《Learning From Data》，在线书籍主页：http://amlbook.com/

公开课林轩田《机器学习技法》

《机器学习技法》课程是《机器学习基石》的进阶课程。主要介绍了机器学习领域经典的一些算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等。难度要略高于《机器学习基石》，具有很强的实用性。

中文视频：

https://www.bilibili.com/video/av36760800

中文笔记：

https://redstonewill.com/category/ai-notes/lin-ml-techniques/

书籍《机器学习》

周志华的《机器学习》被大家亲切地称为“西瓜书”。这本书非常经典，讲述了机器学习核心数学理论和算法，适合有作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。

配合《机器学习实战》一起学习，效果更好！

读书笔记：

https://www.cnblogs.com/limitlessun/p/8505647.html#_label0

公式推导：

https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/

课后习题：

https://zhuanlan.zhihu.com/c_1013850291887845376

书籍《统计学习方法》

李航的这本《统计学习方法》堪称经典，包含更加完备和专业的机器学习理论知识，作为夯实理论非常不错。

讲课 PPT：

https://github.com/fengdu78/lihang-code/tree/master/ppt

读书笔记：

http://www.cnblogs.com/limitlessun/p/8611103.html

https://github.com/SmirkCao/Lihang

参考笔记：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36378498

代码实现：

https://github.com/fengdu78/lihang-code/tree/master/code

书籍《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》

在经过前面的学习之后，这本《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》非常适合提升你的机器学习实战编程能力。

这本书分为两大部分，第一部分介绍机器学习基础算法，每章都配备 Scikit-Learn 实操项目；第二部分介绍神经网络与深度学习，每章配备 TensorFlow 实操项目。如果只是机器学习，可先看第一部分的内容。

全书代码：

https://github.com/ageron/handson-ml

实战 Kaggle 比赛

比赛是提升自己机器学习实战能力的最有效的方式，首选 Kaggle 比赛。

Kaggle 主页:

https://www.kaggle.com/

Kaggle 路线:

https://github.com/apachecn/kaggle

工具 Scikit-Learn 官方文档

Scikit-Learn 作为机器学习一个非常全面的库，是一份不可多得的实战编程手册。

官方文档：

https://scikit-learn.org/stable/index.html

中文文档（0.19）：

http://sklearn.apachecn.org/#/