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入门之路:“机器学习初学者”公众号2019年的精选原创文章

左小米z 2022-12-28 阅读 178


“机器学习初学者”公众号2019年的精选原创文章合集,适合初学者入门 AI。本文建议用微信收藏,用碎片时间学习。(黄海广)

导语

AI 初学者最大的问题就是:资料太多!!!看不完!!!不知道如何取舍!!!人的精力有限!!!

我把公众号2019以来的原创或者精选文章进行整理,整理出学习路线和资料合集,适合本科、硕士以及刚接触机器学习的博士。

学完这些文章学完以后,就基本入门了。

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。

本文建议用微信收藏,利用碎片时间学习。

一、正在编写:AI基础

​​AI 基础:简易数学入门​​

​​AI 基础:Python开发环境设置和小技巧​​

​​AI 基础:Python 简易入门​​

​​AI 基础:Numpy 简易入门​​

​​AI 基础:Pandas 简易入门​​

​​AI 基础:Scipy(科学计算库) 简易入门​​

​​AI基础:数据可视化简易入门(matplotlib和seaborn)​​

​​AI基础:机器学习库Scikit-learn的使用​​

​​AI基础:机器学习简易入门​​

​​AI基础:机器学习的损失函数​​

​​AI基础:特征工程-类别特征​​

​​AI基础:特征工程-数字特征处理​​

​​AI基础:特征工程-文本特征处理​​

​​AI基础:词嵌入基础和Word2Vec​​

​​AI基础:图解Transformer​​

​​AI基础:一文看懂BERT​​

​​AI基础:入门人工智能必看的论文​​

​​AI基础:走进深度学习​​

​​AI基础:深度学习论文阅读路线(127篇经典论文下载)​​

​​AI基础:数据增强方法综述​​

2020年继续更新!

二、学习路线

  • ​​首发:​​适合初学者入门人工智能的路线及资料下载

这篇文章为初学者提供了入门的路线。包含数学基础、python 入门、机器学习、深度学习、特征工程入门等。并把代码放在了 github 仓库:

​​https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes​​

三、基础知识

  • ​​带你少走弯路!​​​​!​​​​黄博整理的机器学习数学基础资料来帮你(可在线阅读)​​

上面这篇文章是数学基础,也是以下五篇文章的整合版本,可以在线阅读,也可以根据需要分别阅读。

  • ​​首发:​​​吴恩达的 CS229 的数学基础(概率论),有人把它做成了在线翻译版本!​​
  • ​​首发:​​​吴恩达的 CS229 的数学基础(线性代数),有人把它做成了在线翻译版本!​​
  • ​​在线阅读!​​​​!​​​​机器学习数学精华:​​​​高等数学​​
  • ​​在线阅读!​​​​!​​​​机器学习数学精华:​​线性代数
  • ​​在线阅读!!机器学习数学精华:概率论与数理统计​​

四、机器学习

  • ​​机器学习在线手册:​​​​像背托福单词一样学机器学习​​

这篇文章将机器学习的精华部分做成了手册,打开微信就能学习,适合平时时间少的朋友学习机器学习,可以在通勤的时候在手机上学习,建议收藏本文慢慢学习

原创作品为以下三个:

  • ​​吴恩达机器学习课程笔记及资源(github 标星 12000+,提供百度云镜像)​​
  • ​​《统计学习方法》的 python 代码实现(github 标星 7200+)​​
  • ​​推荐:​​《机器学习实战:基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》中文翻译和代码下载

后来又制作成了在线阅读版本:

  • ​​带你少走弯路:​​​五篇文章学完吴恩达机器学习​​
  • ​​经典复现:​​​《统计学习方法》的代码实现(在线阅读!​​​​)​​

机器学习相关

  • ​​机器学习练习数据哪里找?​​两行代码搞定!
  • ​​学完可以解决 90%以上的数据分析问题-利用 python 进行数据分析第二版(代码和中文笔记)​​
  • ​​特征工程的宝典-《Feature Engineering for Machine Learning》翻译及代码实现​​
  • ​​首发:​​​徐亦达教授团队最新发表的两篇机器学习论文​​

​​推荐:​​​​一个画出高大上的机器学习图的神器(论文必备)​​

五、深度学习

吴恩达深度学习课程笔记和资源

  • ​​吴恩达深度学习笔记及视频等资源(github 标星 8500+,提供百度云镜像)​​

​​33万字!​​​​深度学习笔记在线版发布!​​

TensorFlow 入门:

  • ​​带你少走弯路:​​强烈推荐的 TensorFlow 快速入门资料和翻译(可下载)

keras 入门:

  • ​​带你少走弯路:强烈推荐的 Keras 快速入门资料和翻译(可下载)​​

Pytorch入门:

  • ​​带你少走弯路:​​强烈推荐的 Pytorch 快速入门资料和翻译(可下载)

其他资料

  • ​​首发:​​深度学习入门宝典-《python 深度学习》原文代码中文注释版及电子书
  • ​​强烈推荐的 TensorFlow、Pytorch 和 Keras 的样例资源(深度学习初学者必须收藏)​​
  • ​​Ubuntu 18.04 深度学习环境配置(CUDA9.0+CUDDN7.4+TensorFolw1.8)​​

六、Python 相关

  • ​​学习 python 入门的个人建议及资料​​
  • ​​Python 环境的安装(Anaconda+Jupyter notebook+Pycharm)​​
  • ​​Python 代码写得丑怎么办?​​​​推荐几个神器拯救你​​
  • ​​Numpy 练习题 100 题-提高你的数据分析技能​​
  • ​​Pandas 练习题-提高你的数据分析技能​​
  • ​​python 绘图工具基础-matplotlib 学习之基本使用​​
  • ​​数据可视化的利器-Seaborn 简易入门​​

七、NLP

  • ​​一些 NLP 的入门资料参考​​
  • ​​推荐:​​常见 NLP 模型的代码实现(基于 TensorFlow 和 PyTorch)
  • ​​图解 word2vec(原文翻译)​​
  • ​​推荐:​​腾讯开源的词向量精简版本下载

八、学术技巧

  • ​​推荐几个提高工作效率的神器​​
  • ​​如何做视频教程笔记​​
  • ​​科研工作者的神器--zotero 论文管理工具​​
  • ​​分享:​​我是怎么在 github 上找到优秀的仓库的?

总结

本文总结了“机器学习初学者”公众号2019年的精选原创文章,可以作为 AI 入门的宝典,让初学者少走弯路,强烈建议收藏本文!

入门之路:“机器学习初学者”公众号2019年的精选原创文章_github

入门之路:“机器学习初学者”公众号2019年的精选原创文章_github_02

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