Github: https://github.com/apachecn/MachineLearning
機械学習
歓迎任命人参与完完:一人人可以走的很快、但是一群人却可以走的遠距離
- ApacheCN – 学习机器学习群【629470233】
- 機械学習での行動(机器学习实战)| ApacheCN(apache中文网)
- 电子版书籍: 【机器学习实战 – 中文版 – 带目录版.pdf】
- – 感謝大佬ウィザードZhang生成的电子书“机器学习实战-ApacheCN.pdf”
- 视频已更新完成、如果你觉得有値值、请求位点【后续组織学习活:sklearn、kaggleとtensorflow】
- – 视频网站:优好/ ilibili / Acfun、最強有相应接。
- – 機械翻訳の学習機械学習システムは、機械翻訳の専門家によって翻訳されたものです。機械翻訳の品質は翻訳者によって翻訳されたものであり、翻訳されたものです。
机器学习
第1部分分類
- 1.) 机械学习基础
- 2) k-近乗算法
- 3.) 決定クラス
- 4.) 根拠概要分類方法:朴素贝叶斯
- 5.) ロジスティック回归
- 6.) 支持向量机
- 7.) 集成方法 – 随机森林和AdaBoost
第二部分回归
第三部分无监督学习
- 10.) K-平均値を使用して未知数を計算する:k-means聚类
- 11.) Apriori算法进行关接分析を用いて
- 12.) FP成長を使用する法則高効果发现频动项集
第四部分その他のツール
- 13.)利用PCA来易化数据
- 14.)利用SVD简化数据
- 15.) 大量インストールMapReduce
第5部分项目实生(非课准内容)
- 16.) 推薦系
自然言語処理(NLP)
第1部分入門介绍
- 1.) 自然言語处理入門介绍
第二部分机器翻译
- 2.) 机器翻译
第三部分篇章分析
- 3.1。) 篇章分析 – 内容概要
- 3.2。) 篇章分析 – 内容标签
- 3.3。) 篇章分析 – 情感分析
- 3.4。) 篇章分析 – 自発摘要
第4部分UNIT-言語理解理解交技技术
- 4.) UNIT-言語理解と交替技术
深度学习(DeepLearning) – 正在更新奇代
-
1.) DeepLearning介绍
-
2.)コードの位置:src / deeplearning / py2.xまたはpy3.x
阶段性结合
方法論
责任者
- @jiangzhonglian (片刻)
模造负责人
模型 | 章節 | 種類 | 責任を負う人(GitHub) | |
---|---|---|---|---|
機械学習の実践 | 第1章:机器学习基础 | 介入 | @毛红動 | 1306014226 |
機械学習の実践 | 第2章:KNN近乗算法 | クラス | @尤永江 | 279393323 |
機械学習の実践 | 第3章:決定クラス | クラス | @象牙質 | 844300439 |
機械学習の実践 | 第4章:朴素贝叶斯 | クラス | @ wnma3mz @分析 |
1003324213 244970749 |
機械学習の実践 | 第5章:ロジスティック回归 | クラス | @微光同塵 | 529925688 |
機械学習の実践 | 第6章:SVM支持向量机 | クラス | @王德红 | 934969547 |
機械学習の実践 | 第7章:集成方法(随机森林和AdaBoost) | クラス | @片足 | 529815144 |
機械学習の実践 | 第8章:回归 | 回 | @微光同塵 | 529925688 |
機械学習の実践 | 第9章:树回归 | 回 | @微光同塵 | 529925688 |
機械学習の実践 | 第10章:K-Means聚类 | 聚类 | @徐月 | 827106588 |
機械学習の実践 | 第11章:Apriori算法进行关系分析の利用 | 频繁项集 | @刘海飛 | 1049498972 |
機械学習の実践 | 第12章:FP-growth高效发现代频机项集 | 频繁项集 | @程威 | 842725815 |
機械学習の実践 | 第13章:利用PCA来易化数据 | ツール | @廖立娟 | 835670618 |
機械学習の実践 | 第14章:SVDを利用する | ツール | @张俊公 | 714974242 |
機械学習の実践 | 第15章:大量インストールMapReduce | ツール | 空欠陥 – 有兴趣私の曲片 | 842376188 |
项目贡献者
- @jiangzhonglian (片刻)
- @wangyangting (那伊抹微笑)
- @chenyyx ( 瑶妹 )
- @geekidentity (侯法超)
- @mikechengwei (マイク)
- @ hello19883 (hello19883)
- @sheepmen (徐鑫)
- @ highfei2011 ( ibe )
- @LeeMoonCh (算術演算)
- @caopeirui (Veyron C)
- @Cugtyt (Cugtyt)
- @ヘイ・ブルース (BBruceyuan)
結合方法
-
企画:529815144(片刻)1042658081(那伊抹微笑)190442212(瑶妹)
网站视频
当然我知道、第一句就会被吐槽、因果科逸出人的人、不过的吐息一口唾液、说傻X、评论论Andrew Ng的视频..
私達の心が可能な你你你的都道府県、祖国、祖国、祖国、祖国、祖国、祖国、祖国、祖国、高等算法分析士推薦说: “机器学习实战”还不错、通易易懂、你去試试?
私たちは、Pythonの基盤となり、Pythonの基盤を構築し、 、我想不雇是像我这样的程序员想起的入门教程么?
很多程序员说机器学习者标识、现在难的是是:没有一本像 “机器学习实战”仲间的作者愿意以程序录Coding离去给大家讲解! !
最近の几天、GitHub涨了300颗星、加群200人、現在还不错的增加++、我想大家可能都是感心体受吧!
很多想入门新手就是被过去着收藏收藏再收藏、是就是 “资源收藏家”、优有许诺新手提就是MachineLearning(机器学习)学习路线图 。没错、我可给给私達はあなたの人生を変えることができます。あなたは、あなたの人生を変えることができますか?
视频怎么看?
- 理系科目出身 – 建交習学习アンドリュー・グレイ(Andrew Ng)视频视频视频视频问题
- 编码能力强 – 建议看我们的“机器学习实战 – 教学版”
- 机构学习实战 – 讨论版 “ 、过去看理論的时候、看教学书 – 理论部分;议论版话话、议论版讲话、过去讲义代理讨论版。所以、根据自己的需要、自由的な組合。
循環序進大体導入: 机器学习初学者建议| ApacheCN
洗濯内容: マシンラーニング(机器学习)学习路线図
机器学习视频 – 教学版
AcFun | B往復 |
优好 | 网易云课堂 |
ApacheCN组织资源
深度学习 | 机器学习 | 大数据 | 运业工具 |
---|---|---|---|
TensorFlow R1.2中文 | 机器学习实战 – 教授 | Spark 2.2.0および2.0.2中文 | ツェッペリン0.7.2中文 |
Pytorch 0.3中文訳 | Sklearn 0.19中文 | ストーム1.1.0と1.0.1中文 | 木場5.2中文 |
LightGBM中文 | Kudu 1.4.0中文 | ||
XGBoost中文訳 | 弾性検索5.4中文 | ||
ビーム中文 |