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

githubhttps://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

githubhttps://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

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