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干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程

本文作者:AI慕课学院 2018-01-29 16:50
导语:人工智能学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程!

干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程本文英文出处:Robbie Allen

翻译/太阳城娱乐字幕组 吴楚

校对/ 太阳城娱乐 田晋阳

 

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待!

 

在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源。一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频。猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler)。

 

找到超过25个有关ML的“小抄”后,我写,里面的资源都有超链接。

为了帮助也在经历类似探索过程的童鞋,我把至今发现的最好的教程汇总了一个列表。当然这不是网络上有关ML的最全集合,而且其中有一部分内容很普通。我的目标是要找到最好的有关机器学习子方向和NLP的教程。

 

我引用了能简洁介绍概念的基础内容。我已经回避包含一些大部头书的章节,和对理解概念没有帮助的科研论文。那为什么不买一本书呢? 因为教程能更好地帮助你学一技之长或者打开新视野。

 

我把这博文分成四个部分,机器学习,NLP,Python,和数学基础。在每一小节我会随机引入一些问题。由于这方面学习材料太丰富了,本文并未涵括所有内容。

干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程

   机器学习

1、机器学习就是这么好玩!(medium.com/@ageitgey)

机器学习速成课程(Berkeley的ML):

Part I:https://ml.berkeley.edu/blog/2016/11/06/tutorial-1/

Part II:https://ml.berkeley.edu/blog/2016/12/24/tutorial-2/

Part III:https://ml.berkeley.edu/blog/2017/02/04/tutorial-3/


2、Activation and Loss Functions

激活函数与损失函数


3、偏差(Bias)


4、感知器(Perceptron)


5、回归算法

 干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程

6、梯度下降


7、生成学习


8、支持向量机


9、后向传播算法(Backpropagation)


10、深度学习


11、优化算法与降维算法


干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程

12、长短期记忆(LSTM) 

 


13、卷积神经网络(CNNs)


14、递归神经网络(RNNs)


 15、强化学习


16、对抗式生成网络模型(GANs)


17、多任务学习


  NLP

干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程

1、NLP

Natural Language Processing (almost) from Scratch (arxiv.org)


2、深度学习和 NLP

 

 3、词向量(Word Vectors)

学习单词嵌入表示法(sebastianruder.com)

Part I:http://sebastianruder.com/word-embeddings-1/index.html

Part II:http://sebastianruder.com/word-embeddings-softmax/index.html

Part III:http://sebastianruder.com/secret-word2vec/index.html


4、Encoder-Decoder


  Python

干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程1、Python


2、实例


3、Scipy 和 numpy


4、scikit-learn


5、Tensorflow

 (medium.com/@erikhallstrm)


6、PyTorch


  数学

干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程

1、机器学习中的数学 (ucsc.edu)

https://people.ucsc.edu/~praman1/static/pub/math-for-ml.pdf


2、线性代数


3、概率论


4、计算方法(Calculus)


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