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机器学习入门资源不完全汇总（ ）基本概念 ｜ 入门攻略 ｜ 课程资源 ｜ 论坛网站 ｜ 东拉西扯感谢贡献者： tang_Kaka_back@新浪微博欢迎补充指正，转载请保留原作者和原文链接。 本文是 机器学习日报的一个专题合集，欢迎订阅：请给发邮件，标题”订阅机器学习日报”。基本概念机器学习 机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。下面从微观到宏观试着梳理一下机器学习的范畴：一个具体的算法，领域进一步细分，实战应用场景，与其他领域的关系。入门攻略大致分三类： 起步体悟，实战笔记，行家导读机器学习入门者学习指南
(2013) 作者 白马 -- [起步体悟] 研究生型入门者的亲身经历有没有做机器学习的哥们？能否介绍一下是如何起步的 @ourcoders -- [起步体悟] 研究生型入门者的亲身经历，尤其要看reyoung的建议tornadomeet 机器学习 笔记 (2013) -- [实战笔记] 学霸的学习笔记，看看小伙伴是怎样一步一步地掌握“机器学习”Machine Learning Roadmap: Your Self-Study Guide to Machine Learning (2014) Jason Brownlee -- [行家导读] 虽然是英文版，但非常容易读懂。对Beginner,Novice,Intermediate,Advanced读者都有覆盖。A Tour of Machine Learning Algorithms （2013） 这篇关于机器学习算法分类的文章也非常好更多攻略机器学习该怎么入门
(2014)What's the easiest way to learn machine learning
(2013)What is the best way to study machine learning @quora (2012)Is there any roadmap for learning Machine Learning (ML) and its related courses at CMU Is there any roadmap for learning Machine Learning (ML) and its related courses at CMU (2014)课程资源Tom Mitchell 和 Andrew Ng 的课都很适合入门入门课程2011 Tom Mitchell(CMU)机器学习英文原版视频与课件PDF 他的《机器学习》在很多课程上被选做教材，有中文版。Decision TreesProbability and EstimationNaive BayesLogistic RegressionLinear RegressionPractical Issues: Feature selection，Overfitting ...Graphical models: Bayes networks, EM，Mixture of Gaussians clustering ...Computational Learning Theory: PAC Learning, Mistake bounds ...Semi-Supervised LearningHidden Markov ModelsNeural NetworksLearning Representations: PCA, Deep belief networks, ICA, CCA ...Kernel Methods and SVMActive LearningReinforcement Learning 以上为课程标题节选2014 Andrew Ng (Stanford)机器学习英文原版视频 这就是针对自学而设计的，免费还有修课认证。“老师讲的是深入浅出，不用太担心数学方面的东西。而且作业也非常适合入门者，都是设计好的程序框架，有作业指南，根据作业指南填写该完成的部分就行。”（参见白马同学的入门攻略）&推荐报名，跟着上课，做课后习题和期末考试。(因为只看不干，啥都学不会)。& (参见reyoung的建议）Introduction (Week 1)Linear Regression with One Variable (Week 1)Linear Algebra Review (Week 1, Optional)Linear Regression with Multiple Variables (Week 2)Octave Tutorial (Week 2)Logistic Regression (Week 3)Regularization (Week 3)Neural Networks: Representation (Week 4)Neural Networks: Learning (Week 5)Advice for Applying Machine Learning (Week 6)Machine Learning System Design (Week 6)Support Vector Machines (Week 7)Clustering (Week 8)Dimensionality Reduction (Week 8)Anomaly Detection (Week 9)Recommender Systems (Week 9)Large Scale Machine Learning (Week 10)Application Example: Photo OCRConclusion进阶课程2013年Yaser Abu-Mostafa (Caltech) Learning from Data -- 内容更适合进阶 课程视频,课件PDF@CaltechThe Learning ProblemIs Learning Feasible?The Linear Model IError and NoiseTraining versus TestingTheory of GeneralizationThe VC DimensionBias-Variance TradeoffThe Linear Model IINeural NetworksOverfittingRegularizationValidationSupport Vector MachinesKernel MethodsRadial Basis FunctionsThree Learning PrinciplesEpilogue
云,大数据,物联网,人工智能等时兴ICT技术是未来智能社会的使能器,关注大会,共谋转型增长之道!
发资源，当然要顶一下喽，不过层主我没点开链接，爪机，。。不知道有效性　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ................................................................如果我不喜欢，百万富翁我也不娶。如果我喜欢，千万富翁也娶。
我的内心再一次沸腾了，我胸腔里的血再一次燃烧了。楼主的几句话虽然简单，却概括扼要，一语道出了我们苦想多年的而不可得答案的几个重大问题的根本。
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软件语言：简体中文
软件类型：国产软件
授权方式：免费版
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软件类别：日常应用
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系统环境：Win2000, WinXP, Vista, Win7, Win8
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