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# MachineLearning
> **欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远**
* **ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】<a target="_blank" href="//shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef"><img border="0" src="/images/MainPage/ApacheCN-group.png" alt="ApacheCN - 学习机器学习群[629470233]" title="ApacheCN - 学习机器学习群[629470233]"></a>**
* **Machine Learning in Action (机器学习实战) | [ApacheCN(apache中文网)](http://cwiki.apachecn.org/)**
* 电子版书籍:[【机器学习实战-中文版-带目录版.pdf】](https://github.com/apachecn/MachineLearning/tree/master/books)
* **视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star【后续组织学习活动:sklearn + tensorflow】**
* --- 视频网站:优酷/bilibili / Acfun ,可直接在线播放。(最下方有相应链接)
* --- 对于帮忙转发的朋友,可以私聊 企鹅 赠送《机器学习实战》百度云视频一套,谢谢
## 第一部分 分类
* 1.) [机器学习基础](./docs/1.机器学习基础.md)
* 2.) [k-近邻算法](./docs/2.k-近邻算法.md)
* 3.) [决策树](./docs/3.决策树.md)
* 4.) [基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯](./docs/4.朴素贝叶斯.md)
* 5.) [Logistic回归](./docs/5.Logistic回归.md)
* 6.) [支持向量机](./docs/6.支持向量机.md)
* 7.) [集成方法-随机森林和AdaBoost](./docs/7.集成方法-随机森林和AdaBoost.md)
## 第二部分 利用回归预测数值型数据
* 8.) [预测数值型数据:回归](./docs/8.预测数值型数据:回归.md)
* 9.) [树回归](./docs/9.树回归.md)
## 第三部分 无监督学习
* 10.) [使用K-均值聚类算法对未标注数据分组:k-means聚类](./docs/10.k-means聚类.md)
* 11.) [使用Apriori算法进行关联分析](./docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md)
* 12.) [使用FP-growth算法来高效发现频繁项集](./docs/12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md )
## 第四部分 其他工具
* 13.) [利用PCA来简化数据](./docs/13.利用PCA来简化数据.md)
* 14.) [利用SVD简化数据](./docs/14.利用SVD简化数据.md)
* 15.) [大数据与MapReduce](./docs/15.大数据与MapReduce.md)
## 第五部分 项目实战(非课本内容)
* 16.) [推荐系统](/docs/16.推荐系统.md)
## 阶段性总结
* [2017-04-08_第一期的总结](/report/2017-04-08_第一期的总结.md)
## 联系方式
> 项目负责人
* [@jiangzhonglian](https://github.com/jiangzhonglian)(片刻)
> 项目贡献者
* [@jiangzhonglian](https://github.com/jiangzhonglian)(片刻)
* [@wangyangting](https://github.com/wangyangting)(那伊抹微笑)
* [@chenyyx](https://github.com/chenyyx)(瑶妹)
* [@geekidentity](https://github.com/geekidentity)(侯法超)
* [@mikechengwei](https://github.com/mikechengwei)(Mike)
* [@hello19883](https://github.com/hello19883)(hello19883)
* [@sheepmen](https://github.com/sheepmen)(徐鑫)
* [@highfei2011](https://github.com/highfei2011)(ibe)
* [@LeeMoonCh](https://github.com/LeeMoonCh)(Arithmetic)
> 加入方式
* 企鹅: 529815144(片刻) 1042658081(那伊抹微笑) 190442212(瑶妹)
* [ApacheCN(apache中文网) 维护更新](http://www.apachecn.org)
* [关于我们](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=2887240)
* [加入我们](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=2887239)
## 网站视频
> [知乎问答-爆炸啦-机器学习该怎么入门?](https://www.zhihu.com/question/20691338/answer/248678328)
当然我知道,第一句就会被吐槽,因为科班出身的人,不屑的吐了一口唾沫,说傻X,还评论 Andrew Ng 的视频。。
我还知道还有一部分人,看 Andrew Ng 的视频就是看不懂,那神秘的数学推导,那迷之微笑的英文版的教学,我何尝又不是这样走过来的?? 我的心可能比你们都痛,因为我在网上收藏过上10部《机器学习》相关视频,外加国内本土风格的教程:7月+小象 等等,我都很难去听懂,直到有一天,被一个百度的高级算法分析师推荐说:《机器学习实战》还不错,通俗易懂,你去试试??
我试了试,还好我的Python基础和调试能力还不错,基本上代码都调试过一遍,很多高大上的 "理论+推导",在我眼中变成了几个 "加减乘除+循环",我想这不就是像我这样的程序员想要的入门教程么?
很多程序员说机器学习 TM 太难学了,是的,真 TM 难学,我想最难的是:没有一本像《机器学习实战》那样的作者愿意以程序员 Coding 角度去给大家讲解!!
最近几天,GitHub 涨了 300颗 star,加群的200人, 现在还在不断的增加++,我想大家可能都是感同身受吧!
很多想入门新手就是被忽悠着收藏收藏再收藏,但是最后还是什么都没有学到,也就是"资源收藏家",也许新手要的就是 [MachineLearning(机器学习) 学习路线图](http://www.apachecn.org/map/145.html)。没错,我可以给你们的一份,因为我们还通过视频记录下来我们的学习过程。水平当然也有限,不过对于新手入门,绝对没问题,如果你还不会,那算我输!!
> 视频怎么看?
![](images/MainPage/ApacheCN-ML-bilibili-compare.jpg)
1. 理论科班出身-建议去学习 Andrew Ng 的视频(Ng 的视频绝对是权威,这个毋庸置疑)
2. 编码能力强 - 建议看我们的[《机器学习实战-教学版》](https://space.bilibili.com/97678687/#!/channel/detail?cid=22486)
3. 编码能力弱 - 建议看我们的[《机器学习实战-讨论版》](https://space.bilibili.com/97678687/#!/channel/detail?cid=13045),不过在看理论的时候,看 教学版-理论部分;讨论版的废话太多,不过在讲解代码的时候是一行一行讲解的;所以,根据自己的需求,自由的组合。
循序渐进大体介绍:[机器学习初学者建议 | ApacheCN](http://www.apachecn.org/map/179.html)
干货内容实际操作:[MachineLearning(机器学习) 学习路线图](http://www.apachecn.org/map/145.html)
[ApacheCN-机器学习视频-更新地址-AcFun](http://www.acfun.cn/u/12540256.aspx#page=1)
![](images/MainPage/ApacheCN-ML-AcFun.jpg)<br/>
[ApacheCN-机器学习视频-更新地址-bilibili](https://space.bilibili.com/97678687/#!/index)
![](images/MainPage/ApacheCN-ML-bilibili.jpg)<br/>
[ApacheCN-机器学习视频-更新地址-优酷](http://i.youku.com/apachecn)
![](images/MainPage/ApacheCM-ML-youku.jpg)
## 其它中文文档
* [Sklearn 0.19 中文文档](http://sklearn.apachecn.org/)
* [Spark 2.2.0和2.0.2 中文文档](http://spark.apachecn.org)
* [Storm 1.1.0和1.0.1 中文文档](http://storm.apachecn.org/)
* [Beam 中文文档](http://beam.apachecn.org)
* [TensorFlow R1.2 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030122)
* [Kudu 1.4.0 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10813594)
* [Zeppelin 0.7.2 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030467)
* [Elasticsearch 5.4 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=4260364)
* [Kibana 5.2 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=8159377)