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2018年1月16日22:08:09 13 1,473

这里整理了2018年值得学习的机器学习/深度学习经典资料,包含了吴恩达的机器学习/深度学习课程,林轩田的机器学习基石/技法课程以及一些其他的电子书。

一、机器学习

吴恩达机器学习

斯坦福大学吴恩达老师的Machine Learning应该是最适合机器学习入门的课程了。从2012年开课到今年,这个课程在斯坦福大学已经被挤爆了,也是Coursera平台上最为热门的课程。

吴恩达老师的课程内容非常适合入门,也非常经典。目前小编已经将这些课程的视频整理到一起,包含了课程视频、课件pdf、习题代码。

原始的课程语音是英文,但是别担心,使用推荐的播放器可以自动加载中文字幕。

当然了,如果想要访问原始的发布课程网站Coursera也是可以的,链接在此:

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

林轩田机器学习基石、技法

林轩田林老师是台湾大学的教师,在coursera上的《基石》和《技法》是非常符合机器学习的思想逻辑的,从用途,可行性开始引入,直到介绍一些复杂的算法,诸如GBDT,RF,SVM甚至deep learning的一些知识。这个我认为适合对机器学习有所了解,并且希望能够弄懂来龙去脉的进阶者来看。

学完吴恩达老师的机器学习课程后,大家可以通过机器学习基石、技法来更深入的学习机器学习的理论知识。

二、深度学习

吴恩达深度学习

吴恩达《深度学习》(Andrew Ng 《Deep Learning》)专业课程主要有五门课组成:

  1. 神经网络和深度学习
  2. 改善深层神经网络:超参数调优,正则化和优化
  3. 构建机器学习项目
  4. 卷积神经网络
  5. 序列模型

Coursera链接:https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

网易云中文翻译:

http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

CS224n深度学习与NLP

斯坦福大学在自然语言处理领域的优势十分明显,因此,斯坦福CS224n深度学习与NLP课程也是值得仔细研读的课程。

斯坦福大学主页:http://web.stanford.edu/class/cs224n/

B站中转:

http://space.bilibili.com/23852932?spm_id_from=333.338.viewbox_report.7#/channel/detail?cid=11177

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目前评论:13   其中:访客  13   博主  0

    • avatar liuli1043 1

      学习一下 非常感谢

      • avatar hongtao0206 0

        想学习一下

        • avatar alecblog 0

          想学习一下 非常感谢

          • avatar Cloudcatcher 0

            牛p

            • avatar lonewar 0

              好资料~~~

              • avatar jizhouli 0

                非常棒的资料

                • avatar Geek 0

                  感谢分享~

                  • avatar lin 0

                    赞赞赞,感谢分享

                    • avatar aksmile111 0

                      非常棒,赞赞赞

                      • avatar san333 0

                        非常期待!!!

                        • avatar tonyroc 0

                          好东西。谢谢分享。

                          • avatar one 1

                            资料下载密码快过来~

                            • avatar bengbengbeng 0

                              这篇文章提供的资料链接挺有用的