注册不到两年半Github标星39k+,吴恩达、李航老师的作品的笔记和代码实现
2017 年 11 月,我注册了 github,现在差不多两年半了,一共收获了约 39000star,排名个人用户81。今天,我就对我的 github 做下介绍,里面的几个仓库,非常适合机器学习和深度学习入门。(作者:黄海广)
0.导语
Github 有四个热门项目:
1.吴恩达老师的机器学习课程个人笔记(star 数量:15k+)
2.吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源(star 数量:10k+)
3.《统计学习方法》的代码实现(star 数量:9.5k+)
4.数据科学的笔记以及资料搜集(star 数量:2.7k+)
Github 截图
1.吴恩达老师的机器学习课程个人笔记
吴恩达老师的机器学习课程个人笔记、翻译的字幕(含视频)、复现的 python 代码等,同时笔记的 word 和 markdown 文件也开源了。
原课程的作业代码是 octave 的,现在几乎用不到了,我用 Python 复现了课程代码,并且公开了笔记的 word 和 markdown 版本。
笔记目录
2014 年 12 月时,我发动几位博士来一起翻译《吴恩达机器学习》视频字幕,整理和翻译了大部分视频,并把视频和中英文字幕压制到 mkv 文件中去。(目前该视频字幕已经无偿送给网易云课堂:吴恩达机器学习课程。)
此外,GitHub 里有离线视频下载,中英文字幕的。github 地址(标星 15k+ ):
https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
2.吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源
2017 年 8 月,吴恩达老师推出了深度学习课(DeepLearning.ai),这门课是陆续推出的,我组织了很多同学来一起编写,最后由整理成 word 和 markdown 文件,此外,我对 DeepLearning.ai 的课后测试题进行了翻译,建议初学者学习。所有题目都翻译完毕,适合英文不好的同学学习。
笔记打印效果图
这个笔记相当详细,有 700 多页,33万字。
笔记 pdf(word、markdown)、测试题、离线视频都放到了 GitHub 上,收获 10k+star,并提供下载:
https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
3.《统计学习方法》的代码实现
在初学李航老师的《统计学习方法》过程中,为了方便大家学习,把这本书用 Python 代码进行了整理和实现,并放到了 GitHub 下载(标星 9.5k+ Star):
https://github.com/fengdu78/lihang-code
4.数据科学的笔记以及资料搜集
Github 地址(标星 2.7k+ Star):
https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes
仓库介绍
AI 以及机器学习入门,初学者遇到的问题非常多,但最大的问题就是:
资料太多!!!不知道如何取舍!!!
这个仓库很大程度上解决了这个问题,不但提供了学习路线,为初学者指明了学习的方向,而且所有代码和数据集都提供了下载方式。
初学者根据这个 github 仓库学完以后,就基本入门 AI 了。
入门以后,遇到问题能上网搜索解决了,也知道接下来应该学什么。
仓库目录及概述
0.math
数学基础
1.python-basic
python 基础
2.numpy
numpy 基础
3.pandas
pandas 基础
4.scipy
scipy 基础
5.data-visualization
数据可视化基础
6.scikit-learn
scikit-learn 基础
7.machine-learning
机器学习入门
8.deep-learning
深度学习入门
9.feature-engineering
特征工程入门
总结
GitHub 地址,大家可前去参观学习:
https://github.com/fengdu78
在线阅读:
http://www.ai-start.com/
整站打包下载:
链接:https://yun.baidu.com/s/1nhvxDcoyAl7267FUGbiJhA 提取码:hxbc
Github 的 star 数的统计时间:2020-3-8,数据统计网站:
https://gitstar-ranking.com
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