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精心为大家整理了一些超级棒的机器学习资料(附链接)

2018-11-27 19:50 量化投资与机器学习


整理:公众号编辑部


公众号精心整理,先发40个,后面还有一些。希望大家在学习道路上学有所成。


免费的资源这么多,干嘛还花钱买别人的呢?

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人生,要学无止境!


萌德~~~


1、Scikit-Learn机器学习进阶

网址:

https://github.com/glemaitre/pyparis-2018-sklearn/blob/master/notebook.ipynb


2、机器学习基础:(Python)手把手Logistic回归

网址:

https://towardsdatascience.com/building-a-logistic-regression-in-python-step-by-step-becd4d56c9c8


3、美国加州大学圣地亚哥分校Python入门课程资料(Jupyter Notebooks)

网址:

https://cogs18.github.io/materials/00-Introduction/


4、21世纪统计思维(斯坦福本科生统计课程教材)

网址:

https://github.com/poldrack/psych10-book


5、《统计学习方法》所有算法实现代码

网址:

https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm


6、(MIT课程)Python机器学习——从线性模型到深度学习

网址:

https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to-deep-learning


7、(高等经济学院)Coursera高级机器学习课程资料

网址:

https://github.com/MaxPoon/coursera-Advanced-Machine-Learning-specialization


10、深度学习之自然语言处理斯坦福大学CS224n课程集训营

网址:

https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp


11、深度强化学习教程(高质量PyTorch实现集锦)

网址:

https://github.com/qfettes/DeepRL-Tutorials


12、R语言教/学课程资源集

网址:

https://github.com/rstudio-education/rstats-ed


13、(彭博)视频课程:机器学习基础

网址:

https://bloomberg.github.io/foml/#home


14、CMU课程:深度学习导论(Fall 2018)

网址:

http://deeplearning.cs.cmu.edu/


14、机器学习数学基础

网址:

https://www.doc.ic.ac.uk/~mpd37/teaching/2017/496/notes.pdf


15、UC Berkeley深度强化学习课程

网址:

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/


16、哥伦比亚新闻学院Lede项目算法课程材料

网址:

https://github.com/jstray/lede-algorithms


17、CMU神经网络自然语言处理课程(2018)

网址:

http://phontron.com/class/nn4nlp2018/


18、人工智能导论课程讲义

网址:

https://github.com/glouppe/info8006-introduction-to-ai


19、旧金山大学数据科学训练营课程教材

网址:

https://github.com/parrt/msds501


20、帝国理工学院数学系深度学习课程的代码和作业资料

网址:

https://github.com/pukkapies/dl-imperial-maths


21、伯克利课程:通用人工智能安全与控制

网址:

http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs294-149/fa18/#lecture-schedule


22、斯坦福CS230深度学习课程资料

网址:

https://cs230-stanford.github.io/


23、fast.ai深度学习课程第二季完整笔记

网址:

https://www.kdnuggets.com/2018/07/fast-ai-deep-learning-part-2-notes.html


24、斯坦福深度学习课程(2018)课程设计集锦

网址:

http://cs230.stanford.edu/proj-spring-2018.html


25、UCF课程:高级计算机视觉(Keras)

网址:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLd3hlSJsX_ImoNaeX5vFrxogGXTSmS993


26、面向金融的机器学习与强化学习-金融市场预测算法与工具

网址:

https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-reinforcement-finance


27、Python/Pandas数据分析课程

网址:

https://github.com/cuttlefishh/python-for-data-analysis


28、CS224n深度学习自然语言处理课程设计报告集锦(2018)

网址:

http://web.stanford.edu/class/cs224n/reports.html


29、深度学习数学基础

网址:

https://joanbruna.github.io/MathsDL-spring18/


30、纽约大学课程资料:深度学习数学原理

网址:

https://github.com/joanbruna/MathsDL-spring18


31、加泰罗尼亚理工大学课程:AI深度学习

网址:

https://telecombcn-dl.github.io/2017-dlai/


32、高级数据分析基础(CMU课程笔记)

网址:

http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/ADAfaEPoV/


33、EPFL深度学习课程资料(2018)

网址:

https://fleuret.org/ee559/


34、哥伦比亚大学课程:应用机器学习

网址:

https://github.com/amueller/COMS4995-s18


35、芝加哥大学深度学习课程资料

网址:

http://ttic.uchicago.edu/~shubhendu/Pages/CMSC35246.html


36、斯坦福大学面向Tensorflow深度学习研究课程(2018)

网址:

https://web.stanford.edu/class/cs20si/


37、斯坦福课程:深度学习理论

网址:

https://stats385.github.io/


38、宾夕法尼亚大学课程:面向自然语言处理的高级机器学习技术

网址:

http://www.cis.upenn.edu/~danroth/Teaching/CIS-700-006/lectures.html


39、马里兰大学CMSC723计算语言学课程资料

网址:

http://www.cs.umd.edu/class/fall2017/cmsc723/


40、乔治·华盛顿大学”数据挖掘”、“机器学习”课程资料

网址:

https://github.com/jphall663/GWU_data_mining


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