新建网站了!Github标星过万的吴恩达机器学习、深度学习课程笔记,《统计学习方法》代码实现,可以在线阅读了!...
吴恩达机器学习、深度学习,李航老师《统计学习方法》,可以说是机器学习入门的宝典。本文推荐一个网站“机器学习初学者”,把以上资源的笔记、代码实现做成了网页版,可以在线阅读了。
网址:http://www.ai-start.com
黄博的github是目前最适合初学者入门的机器学习资源之一,注册两年多就收获了目前stat数量38.5k+了,网址:https://github.com/fengdu78
但是,github访问速度慢,而且,笔记需要下载才能阅读(机器学习和深度学习笔记有1000多页,携带不是很方便),于是,一个在线学习的网站“机器学习初学者”应运而生了,把吴恩达、李航老师的资源通过笔记、代码实现等方式,做成了网页版,非常方便,只要有电脑或者手机即可学习。
我们来实测一下吧!
网址:http://www.ai-start.com
在线阅读资源
1.吴恩达老师的2014机器学习课程笔记
笔记为本人原创,引用为注明出处。(Github标星:15k+)
笔记在线阅读:
http://www.ai-start.com/ml2014
github:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
2.吴恩达老师的深度学习课程笔记(deeplearning.ai)
笔记为本人整理机器学习爱好者群编写的笔记,目前更新完成。(Github标星:10k+)
笔记在线阅读:
http://www.ai-start.com/dl2017
github:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
3.机器学习的数学基础
参考教科书编写,仅作参考。markdown文件将会在github公布。(Github标星:2.7k+)
1.CS229线性代数翻译:
http://www.ai-start.com/CS229/1.CS229-LinearAlgebra.html
2.CS229概率论翻译:
http://www.ai-start.com/CS229/2.CS229-Prob.html
3.大学数学基础公式:
http://www.ai-start.com/dl2017/html/math.html
4.数据科学的笔记
数据科学的笔记以及资料搜集,目前尚在更新,部分内容来源于github搜集。(Github标星:2.7k+)
github:https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes
5.李航《统计学习方法》代码实现
李航《统计学习方法》代码实现,可以在线阅读,部分内容来源于github搜集。(Github标星:9.5k+)
github:https://github.com/fengdu78/lihang
在线阅读:
https://mp.weixin.qq.com/s/HD8M1EIuBDk2ElTHBT48Zw
网站实测
网站全部为静态页面,以机器学习笔记为例,我们用电脑和手机实测阅读效果我们打开笔记的其中一页(http://www.ai-start.com/ml2014/html/week7.html)
电脑上阅读效果
手机上阅读效果
总结
推荐一个机器学习资源的神网站,最热门的机器学习课程和资源做成了在线阅读版本。可以说,只要有电脑或者手机,就可以系统地学习吴恩达、李航老师的机器学习课程和资源了。
网址:http://www.ai-start.com
往期精彩回顾适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习在线手册深度学习在线手册AI基础下载(pdf更新到25集)人工智能常识和干货,适合收藏
《统计学习方法》(李航)读书笔记(完结)
良心推荐:机器学习入门资料汇总及学习建议
网红少年编程书,AI自学不再难
【B站免费教程】2W 收藏!火爆 B 站的计算机科学速成教程发布,全中文版
良心推荐:机器学习入门资料汇总及学习建议(2018版)
机器学习必备宝典-《统计学习方法》的python代码实现、电子书及课件
软件下载和Python,AI,资料【送书PDF】Python编程从入门到实践
Python从入门到精通,深度学习与机器学习资料大礼包!
【免费】某机构最新3980元机器学习/大数据课程高速下载,限量200份长按扫码撩海归 觉得不错, 请随意转发,麻烦点个在看!喜欢文章,点个在看
新建网站了!Github标星过万的吴恩达机器学习、深度学习课程笔记,《统计学习方法》代码实现,可以在线阅读了!...相关推荐
- 手机上的机器学习资源!Github标星过万的吴恩达机器学习、深度学习课程笔记,《统计学习方法》代码实现!...
吴恩达机器学习.深度学习,李航老师<统计学习方法>.CS229数学基础等,可以说是机器学习入门的宝典.本文推荐一个网站"机器学习初学者",把以上资源的笔记.代码实现做成 ...
- 吴恩达深度学习笔记_Github标星过万的吴恩达机器学习、深度学习课程笔记,《统计学习方法》代码实现,可以在线阅读了!...
吴恩达机器学习.深度学习,李航老师<统计学习方法>,可以说是机器学习入门的宝典.本文推荐一个网站"机器学习初学者",把以上资源的笔记.代码实现做成了网页版,可以在线阅读 ...
- python123判断火车票座位号分布图_面向回家编程!GitHub标星两万的Python抢票教程”,我们先帮你跑了一遍...
原标题:面向回家编程!GitHub标星两万的"Python抢票教程",我们先帮你跑了一遍 大数据文摘出品 作者:曹培信.池俊辉 盼望着,盼望着, 春节的脚步近了, 然而,每年到这个 ...
- Github标星24300!吴恩达机器学习课程笔记.pdf
个人认为:吴恩达老师的机器学习课程,是初学者入门机器学习的最好的课程!我们整理了笔记(336页),复现的Python代码等资源,文末提供下载. 课程简介 课程地址:https://www.course ...
- github标星11600+:最全的吴恩达机器学习课程资源(完整笔记、中英文字幕视频、python作业,提供百度云镜像!)...
吴恩达老师的机器学习课程,可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程,我在github开源了吴恩达机器学习个人笔记,用python复现了课程作业,成为热门项目,star数达到11671+,曾经有相关报道 ...
- 【经典干货】GitHub标星10万+,史上最强Google面试指南!
关注上方"深度学习技术前沿",选择"星标公众号", 资源干货,第一时间送达! 一位从1997年就入行的Web工程师,立志要成为Google软件工程师,3年前写下 ...
- Github标星过万,Python新手100天学习计划,这次再学不会算我输!
作为目前最火也是最实用的编程语言,Python不仅是新手入门程序界的首选,也逐渐成为了从大厂到小厂,招牌需求list的必要一条. 当然,学Python这件事情,你可能也和文摘菌一样,已经下了一百次决心 ...
- Github 标星13 万的全栈工程师学习路线,学完我变强了!
点击上方蓝色"后端技术学堂"关注后加个"星标" 最新文章不错过 阅读本文大概需要 3 分钟 每一天都不平凡,珍惜当下.1639 年的今天,英国天文学家杰雷米亚· ...
- 首发:李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现(Github标星过万!)
李航老师的<统计学习方法>第二版的代码实现更新完毕,本文提供下载.(黄海广) 李航老师编写的<统计学习方法>全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机. ...
最新文章
- C 语言中的 feof()函数
- 静态配置_Linux网络配置之NAT静态ip配置
- 获取字符串内双引号中的所有内容
- 12c oracle 修改内存_关于Oracle数据库12c 新特性总结
- linux监控nginx占用,使用zabbix 2.4 监控nginx
- linux的驱动开发——设备号
- qt自定义窗口,其绘制的窗口边框线显示不全
- 不同vlan通信(三层交换)
- java多线程详解 六_java多线程学习-java.util.concurrent详解(六) Exchanger
- 数据库---三大设计范式
- 全球自动驾驶第一梯队“成团出道”,谁站 C 位?
- 贝叶斯分析——从数值积分到MCMC
- C# winform项目开发规范
- PUM-main makefile报错 #2
- php得到明天凌晨,PHP获得今天凌晨时间戳,明天凌晨时间戳,获取凌晨时间戳
- 解决catkin_make时出现make[2]: *** No rule to make target ‘/usr/lib/libOpenNI2.so‘, needed by ‘*******‘。
- ORBSLAM2论文翻译
- hdu1296多项式
- el-table设置表头样式
- 博客地址blog.geass.link
热门文章
- linux时间树,linux小知识之查看系统时间
- Java面试之锁-可重入锁和递归锁
- 关于DELL服务器如果采购散件,进行服务器升级的相关说明
- Leetcode刷题记录[java]——561 Array Partition I
- ios--小结系列六
- ORACLE使用数据泵导入导出部分表
- linux uname命令参数及用法详解--linux查看系统信息命令
- 一、初识函数定义与调用
- Python面试题之这两个参数是什么意思:*args,**kwargs?我们为什么要使用它们?
- PyTorch 1.0 中文官方教程:使用ONNX将模型从PyTorch传输到Caffe2和移动端