机器学习/深度学习资源下载合集(持续更新...)

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从入门到进阶,所用到机器学习资料,包括书、视频、源码。文章首发于 Github,若下载资源请跳转 Github.

1. 视频:

1.1. 吴恩达老师机器学习课程:

1.2. 吴恩达 深度学习课程:

1.3. 斯坦福 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition:

1.4. fast.ai

1.5. 百度 PaddlePaddle 公开课:

http://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses

  • 机器学习入门

  • 机器学习模型

  • 深度学习基础

1.6. 徐亦达老师机器学习课程:

1.7. 李宏毅深度学习课程:

1.8. 谷歌机器学习速成:

2. 书籍:

2.1. Keras:

2.2. TensorFlow:

2.3. NLP:

2.4. 机器学习:

2.5. 深度学习:

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3. 框架:

基础框架 机器学习 深度学习
pandas sklearn Keras
imbalanced-learn LightGBM TensorFlow
xLearn XGBoost PyTorch
CatBoost PaddlePaddle

4. 机器学习博客

  • Open AI:
    由 Elon Musk 提出建立的一个人工智能非营利组织,定期发布有关自然语言处理,图像处理和语音处理等先进人工智能技术的研究。

  • Distill:
    编辑和策展团队由来自 Google Brain,DeepMind,Tesla 和其他着名组织的科学家组成。致力于清晰的解释机器学习。

  • BAIR 博客:
    加州大学伯克利分校的伯克利 AI 研究(BAIR)小组设立。BAIR 博客旨在传播 BAIR 在人工智能研究方面的研究成果,观点和最新情况。

  • DeepMind:
    DeepMind 的大名,我想很多人已经知道了。

  • Andrej Karpathy 的博客:原博客Medium
    特斯拉的人工智能总监,很多人也许看过他的博客,但是不知道这个人。现在他已经转战 Medium,很多文章发布在 Medium。

  • Colah 的博客:
    Christopher Olah 是 Google Brain 的研究科学家。旨在用简单的方式解读神经网络。

  • WildML:
    博主同样来自 Google Brain,写作的主要焦点是深度学习。

  • Ruder 的博客:
    博主是一位博士生,博客以深度学习和自然语言处理为主。

  • FAIR博客:
    FAIR 的大名就不多讲了,我想很多人知道,很多精彩论文出自 FAIR,博客讨论了人工智能,深度学习,机器学习,计算机视觉及其在 Facebook 自研产品上的实际应用。

  • Adit Deshpande 的博客:
    UCLA 的一名本科生(自愧不如啊),很多内容为初学者准备,由浅入深,层层递进。

  • inFERENCe的博客:
    剑桥的博士,与 Twitter Cortex 合作。他撰写了关于概率推理,生成模型,无监督学习。

  • Andrew Trask 的博客:
    非常推荐,博主是 DeepMind 的研究科学家和博士。简单列几篇他的博客:


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