机器学习Tensorflow, DL概念,算法机器学习之旅

机器学习&人工智能博文链接汇总

2016-10-06  本文已影响13565人  不会停的蜗牛

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蜗牛的历程:

[入门问题]
[机器学习]
[聊天机器人]
[好玩儿的人工智能应用实例]
[TensorFlow]
[深度学习]
[强化学习]
[神经网络]
[自然语言处理]
[数据科学]
[Python]
[Java]
[机器学习--初期的笔记]
[学习路线]
[软件安装]
[面试]
[读论文]


入门问题

  1. 简单粗暴地入门机器学习
  2. 机器学习的技术栈及应用实例脑洞
  3. 深度学习相关最新图书推荐

机器学习

[Kaggle]--由此来看实战是什么样的
  1. 一个框架解决几乎所有机器学习问题
  2. 通过一个kaggle实例学习解决机器学习问题
  3. 从 0 到 1 走进 Kaggle
  4. Kaggle 神器 xgboost
[基础]--一些基本概念和小技巧
  1. 轻松看懂机器学习十大常用算法
  2. 特征工程怎么做
  3. 机器学习算法应用中常用技巧-1
  4. 机器学习算法应用中常用技巧-2
  5. 凸优化有什么用
  6. 如何选择优化器 optimizer
  7. 为什么要用交叉验证
  8. 用学习曲线 learning curve 来判别过拟合问题
  9. 用验证曲线 validation curve 选择超参数
  10. 用 Grid Search 对 SVM 进行调参
  11. 用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集
  12. PCA 的数学原理和可视化效果
  13. 用线性判别分析 LDA 降维
  14. 机器学习中常用评估指标汇总
  15. 什么是 ROC AUC
  16. 简述极大似然估计
[算法]--通俗易懂讲算法
  1. Logistic Regression 为什么用极大似然函数
  2. Logistic regression 为什么用 sigmoid ?
  3. SVM 的核函数选择和调参
  4. 决策树的python实现
  5. CART 分类与回归树
  6. Bagging 简述
  7. Adaboost 算法
  8. 浅谈 GBDT
  9. 详解 Stacking 的 python 实现
  10. 用ARIMA模型做需求预测
  11. 推荐系统
[Sklearn]
  1. Sklearn 快速入门
  2. 了解 Sklearn 的数据集
[Scala]
  1. 手把手用 IntelliJ IDEA 和 SBT 创建 scala 项目

聊天机器人

  1. 开启聊天机器人模式
  2. 用 TensorFlow 做个聊天机器人
[论文]
  1. 使聊天机器人具有个性
  2. 使聊天机器人的对话更有营养

好玩儿的算法应用实例

  1. 5分钟构建一个自己的无人驾驶车
  2. 自己动手写个聊天机器人吧
  3. 自己写个 Prisma
  4. 用 TensorFlow 创建自己的 Speech Recognizer
  5. 用 TensorFlow 让你的机器人唱首原创给你听
  6. 如何自动生成文章摘要
  7. 一个 tflearn 情感分析小例子
  8. AI 在 marketing 上的应用

论文 | AlphaGo Zero 的模型和算法
AlphaGo Zero 初探

TensorFlow

TensorFlow-11-策略网络
TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型
TensorFlow-9-词的向量表示
TensorFlow-8-详解 TensorBoard-如何调参
TensorFlow-7-TensorBoard Embedding可视化
TensorFlow-6-TensorBoard 可视化学习
TensorFlow-5: 用 tf.contrib.learn 来构建输入函数
TensorFlow-4: tf.contrib.learn 快速入门
TensorFlow-3: 用 feed-forward neural network 识别数字
TensorFlow-2: 用 CNN 识别数字
TensorFlow-1: 如何识别数字

  1. TensorFlow 入门
  2. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
  3. 用 Tensorflow 建立 CNN

深度学习

  1. 深度学习的主要应用举例
[Keras]
  1. 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络

强化学习

  1. 强化学习是什么
  2. 一文了解强化学习

David Silver深度强化学习第1课

神经网络

神经网络
CNN
RNN
LSTM
双向 LSTM
seq2seq
Doc2Vec
Attention
GAN

自然语言处理

[cs224d]

Day 1. 深度学习与自然语言处理 主要概念一览
Day 2. TensorFlow 入门
Day 3. word2vec 模型思想和代码实现
Day 4. 怎样做情感分析
Day 5. CS224d-Day 5: RNN快速入门
Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
Day 7. 用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
Day 8. 用 RNN 训练语言模型生成文本
Day 9. RNN与机器翻译
Day 10. 用 Recursive Neural Networks 得到分析树
Day 11. RNN的高级应用

  1. 一个隐马尔科夫模型的应用实例:中文分词

几种简单的文本数据预处理方法
中文分词常用方法简述

读书(思维导图)

读书|《推荐系统实践》
读书|《Mastering Machine Learning with Python in Six Steps》

Kaggle winner 方案

Kaggle winner 方案 | Instacart Market Basket Analysis: 2nd place
Kaggle winner 方案简介 | Understanding the Amazon from Space: 1st place

数据科学

1.[图解DS基础概念]AB Testing, Type 1 / 2 Error
2.[图解DS基础概念]Critical value,Alpha,Z-score,P-value 关系

Python

  1. Pandas常用命令-1

  2. Pandas常用命令-2

  3. Pandas QQ聊天记录分析

  4. Python 爬虫 1 快速入门

  5. Python 爬虫 2 爬取多页网页

Java

入门 Java 系列汇总:
2 天入门 Java-Day 1
Day 1-Java-imooc-2.变量常量
Day 1-Java-imooc-3.运算符
Day 1-Java-imooc-4.流程控制语句
Day 1-Java-imooc-5.数组
Day 1-Java-imooc-6.方法
2 天入门 Java-Day 2
Day 2-Java-imooc-8-封装
Day 2-Java-imooc-9-继承
Day 2-Java-imooc-10-多态

机器学习--初期的笔记很粗糙

  1. 机器学习-多元线性回归
  2. Udacity-Machine Learning纳米学位-学习笔记1
  3. Machine Learning Notes-Decision Trees-Udacity
  4. Machine Learning Notes-Linear Regression-Udacity
  5. 支持向量机
  6. 神经网络
  7. Instance Based Learning
  8. Ensemble Learners

路线

  1. 数据科学家养成路线
  2. 纯粹的数学之美
  3. Python很强大
  4. 一张图带你看懂何为数据分析
  5. 如何成为一名数据科学家并得到一份工作

软件安装

[MySQL]
  1. 5分钟入门MySQL Workbench
  2. 图解Mac下如何安装管理MySQL
[Virtualenv]
  1. 详解Mac配置虚拟环境Virtualenv,安装Python科学计算包

面试

  1. 面试官是怎么看你的Github profile
[Leetcode]

LEETCODE - Linked List 题目思路汇总

读论文

  1. Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence

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