Material List

Book

Name Author Introduction GitRepo Other
统计学习方法 李航 fengdu78/lihang-code WenDesi/lihang_book_algorithm wzyonggege/statistical-learning-method
Deep Learning with Python Francois Chollet Deep_Learning_with_Python_Impl
机器学习 周志华
Data Structures & Algorithms in Python Michael T. Goodrich Roberto Tamassia Michael H. Goldwasser Data_Structures_and_Algorithms_in_Python_in_Action
Mastering Python Design Patterns Sakis Kasampalis Mastering_Python_Design_Patterns_in_Action
Numpy Beginner’s Guide (2rd) Ivan Idris Numpy_Beginner_Guide_Impl
Python for Data Analysis Wes McKinney Python_for_Data_Analysis_Impl
Reinforcement Learning – An Introduction (2rd) Richard S. Sutton Andrew G. Barto Rreinforcement_Learning_an_Introduction_Impl
Forecasting : Princeples and Practice Rob J Hyndman George Athanasopoulos forecast
TensorFlow 实战 Google 深度学习框架 (1st, 2rd) 梁博文 顾思宇 TensorFlow_in_Action
Introduction to Graph Theory (2rd) Douglas B. West
Graph Theory: An Advanced Course Adrian Bondy, U.S.R. Murty

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Online Course

Course From Introduction Others
Linear Algebra MIT : Gilbert Strang 目前最好的LA课程, 由 Gilbert Strang 授课 HomePage on MIT OpenCourseWare 网易公开课 Link
微积分重点 MIT : Gilbert Strang 同样由传奇教授 Gilbert Strang 授课. 网易公开课 Link
CS229 Stanford : 吴恩达 老牌名课, 可惜国内网易公开课的版本已经下架. HomePage on Stanford
CS231n 斯坦福CS231N:用于视觉识别的卷积神经网络 HomePage on Stanford 网易云课堂 Link
机器学习 网易云课堂 Link Coursera Link
牛津大学xDeepMind 自然语言处理 网易云课堂 Link
Hinton机器学习与神经网络中文课程 网易云课堂 Link
DeepMind 强化学习入门课程 DeepMind : David Silver Silver亲授, 拍摄的角度不太好, 收音有些问题. 内容一级. Youtube Link
概率图模型 Coursera Link
How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers 还没看过, 作为实战补充吧. Coursera Link

Git Repo

GitRepo Introduction Other
ddbourgin/numpy-ml NumPy 作为 Python 生态中最受欢迎的科学计算包, 很多读者已经非常熟悉它了. 它为 Python 提供高效率的多维数组计算, 并提供了一系列高等数学函数,我们可以快速搭建模型的整个计算流程. 负责任地说,NumPy 就是现代深度学习框架的「爸爸」. 尽管目前使用 NumPy写模型已经不是主流, 但这种方式依然不失为是理解底层架构和深度学习原理的好方法. 最近, 来自普林斯顿的一位博士后将 NumPy 实现的所有机器学习模型全部开源, 并提供了相应的论文和一些实现的测试效果. 该项目大约有 30 个主要机器学习模型, 此外还有 15 个用于预处理和计算的小工具, 全部.py 文件数量有 62 个之多. 平均每个模型的代码行数在 500 行以上, 在神经网络模型的 layer.py 文件中, 代码行数接近 4000.

Paper List

Paper Description Field Dataset Official Repo Own Repo Public Repo Others
Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis Use SAE(stacked autoencoder) to extract features and Cluster MNIST; Reuters; piiswrong/dec XifengGuo/DEC-keras fferroni/DEC-Keras How to do Unsupervised Clustering with Keras

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