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 |