研究机器学习，少不了Python和C++等语言的帮助。而在GitHub发布的2018机器语言排行榜中，还有一种“冷门”的语言进入了前十，它就是Shell。
本文介绍了机器学习的概念、应用、理论和技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，还介绍了机器学习工具和编程语言以及机器学习面试题和参考复习资料。
机器学习越来越火爆，各种资料也越来越多。在网上随意一搜，就能看到一大串长长的书单和一大堆视频教程。堆积如山的资料，很容易让新手一脸懵逼，无所适从，最后没当成炼丹术师，反而成了著名的资料收藏家。 怎样避免成为资料收藏家？道理大家都懂，不就是挑好学习资料后狠下心钻研下去，没学好前尽量不再换教材嘛。但是，说起来很简单，做起来并不容易，毕竟第一步挑资料就不容易。这时，该怎么办？当然是来看这篇新手指南。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
写在前面 2017年可以说是人工智能元年，不到一年的时间里人工智能概念与公司呈现出井喷式的发展，而社会上对与AI相关产业的人才需求也越来越大，不少人都希望掌握这个技术以免被时代淘汰。作为在AI领域领跑
大家学习OpenCV过程中可能最想知道的就是从哪里可以找到好的学习资料，今天就介绍一位多年计算机视觉与机器学习开发经验的博士，知名技术作者、写过超过1000+篇的OpenCV技术文章，通俗易懂，堪称OpenCV神人-Satya Mallick，他也是知名网站learnopencv的主人与唯一作者。怎么形容他都不为过，可以说是OpenCV案例代码大全、里面有很多很有参考价值的代码片段与学习案例，无论是初学者还是有经验的OpenCV开发者，看完之后都会从中受益。前提是认真看代码，如果还读不懂代码，建议先补一波基础知识比较好。什么也不多说啦！神人全部教程与源码的github地址如下：
使用 ASP NET MVC 和 C# 快速学习 Web 开发。从绝对基础到忍者！像专业人士一样学习 C# 和 MVC
链接起散落的文章，给《玉树芝兰》数据科学系列教程做个导读，帮你更为高效入门数据科学。
说明：本文是我数据科学系列教程的导读。因为微信公众号文章一经发布，便不能大篇幅编辑内容，后续发布的新教程无法加入进来。所以我只得选择不定期更新发布本文的最新版，以便你能更方便地找到自己需要的知识组块。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。学习Pandas最好的方法就是看官方文档。
在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。想要学习更多的Tensorflow知识，欢迎关注我们的微信公众号。 一 、Tensorflow教程资源： 1)适合初学者的Tensorflow教程和代码示例：(https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Ex
---- 磐创AI 整理编辑 作者：磐石 版权声明：本文是由磐创AI技术团队整理发行，如需文章转载请留言申请。 ---- 【磐创AI导读】：前一篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集，本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 目录： · 介绍 · 教程 · 视频 · 数据集 · 项目 · 论文 介绍： 作为传统机器学习重要的一个分支，与机器学习算法相比，深度学
有读者在后台留言说现在还不能去学校，希望可以推荐一些Python相关的视频教程，这里给大家介绍几个不错的。因为公众号不支持外链点击，所以你需要复制链接在浏览器中打开访问，手机上建议先收藏。
今日推文说明： 次条是JS混淆连载文章， 三条是让我们知道飞机是什么操作系统，见见世面
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域，也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛，都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性！ 最近一两年，我身边也有不少人开始学Python，但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题： 知道Python很牛，但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代，及时再难，也得坚持学
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域，也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛，都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性！ 最近一两年，我身边也有不少人开始学Python，但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题： 知道Python很牛，但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代，即使再难，也得坚持学
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在门外汉看来，机器学习（Machine Learing，ML）入门是个不可完成的任务。 如果你选错了方向，确实就是不可能的了。 然而，在我学习机器学习的基本知识一周后，发现入门比我想象的容易。 本文旨在给予那些对机器学习有兴趣的人一些入门指南，这个指南来自我为期一周的学习经验。 背景 在我开始这一周的机器学习之前，我已经阅读过一些相关的文章了， 并且学习了一半吴恩达（Andrew Ng）在 Coursera 上的机器学习课程，以及一些其他的理论课程。所以我对机器学习有些基本的概念，但我仍然我不能将我的知识转
导读：有没有Python视频教程？有，甚至还有机会接触到国际顶尖大学的计算机视频课程。
前言：最近在跟着吴恩达老师(Andrew Ng)的视频课程学习机器学习，该视频是2014年拍的，虽然有点老，但理论却并不过时，是非常经典的机器学习入门教程，也正是因为这是入门教程，所以视频中的有些数学知识只给出了结论却未进行推导，这对于入门来说再适合不过了，但如果想深入学习机器学习理论和算法就得对那些数学公式的来龙去脉有比较清楚的认识。所以随着学习的深入，我不知道为什么的地方也越来越多，所以我决定先搞清楚视频中涉及到的那些未被推导的数学公式之后再继续学习后面的视频教程。在搞清楚那些数学知识的时候我会在纸上进行演算，但纸质介质对我来说并不利于长时间保存因而不利于备忘，于是决定把学习到的知识和心得组织成一系列文章发布在公众号上，一方面利于自己温故而知新，另一方面也希望这些文字对有同样疑惑的网友有那么一丁点儿用处。
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来源 | 磐创AI（公众号ID：xunixs） 本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。 ▌一 、TensorFlow教程资源 1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示例： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 该教程不光提供了一些经典的数据集，更是从实现最简单的“Hello World”开始，到机器学习的经典算法，再到神经网络的常用模型，一步步带你从入门
而且该专栏的主理人“冰糖”持续3年都在追踪该视频的最新进展，及时以文字解读版本分享给大家，见：冰糖的专栏总结
在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。想要学习更多的Tensorflow知识，欢迎点击上方蓝字，关注我们的微信公众号。
B站是个宝，谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源，建议收藏！ 0、数学基础 Up主：3Blue1Brown的数学基础：https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识，其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域，每门课都配有直观生动的动画演示，帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析：https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程，共214讲。 数学建模：www.bilibili.
在过去几年，我花费了很多时间教自己web开发和机器学习。 虽然主题有所不同——从Javascript，Node和React到Python，Scikit Learn和神经网络——但我的学习方法一直保持不
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow与机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI团队与Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容与代码演示部分，前面相关文章阅读回顾：
If you want to go far, go togeter. ”
2017年年终确定的从2018年开始学习一门新的语言。随着机器学习人工智能的日渐深入，是时候有必要掌握以下Python了。博客今天更新第三篇学习记录，关于Python的运算符的使用，运算符包括算术运算符、比较运算符、赋值运算符和逻辑运算符。所有学习过程为自学，自学内容来源于网络教程，包括但不限于视频教程、文字教程、源码等。
本为为 AI 研习社用户孙启超发表在社区上的博文，原文链接为： https://club.leiphone.com/page/blogDetail/8087 看了Siraj Raval的3个月学习机器
收集整理了大量的PyTorch相关教程，从博客教程，视频教程到出版书籍，开源书籍甚至PyTorch相关论文，应有尽有，号称史上最全的PyTorch学习资源汇总，大家一起来看看吧。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 主要学习内容包括四大部分： Python工作环境及基础语法知识了解(包括正则
来源：大数据挖掘DT数据分析 本文长度为633字，建议阅读3分钟。 本文为你介绍机器学习和深度学习的视频资料。 第一部分 基础语言 pandax视频教程链接: https://pan.baidu.com/s/1pLqavVX密码: fath python入门到精通链接: https://pan.baidu.com/s/1mhVNIkC 密码: cvp3 第二部分 数据篇 链接: https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP 密码: qtuu 第三部分 机器学习部分 吴恩达机器学习链接
这是GitHub上的一个新项目，简介如是说：史上最全的PyTorch学习资源汇总。
几年之前，深度学习还是机器学习中一个不太受人关注的领域。随着最近神经网络和大数据概念的出现，很多复杂任务的实现已经成为可能。 目前，深度学习已经被应用到很多的领域当中，例如：语音识别、图像识别、在一个数据集当中寻找模式、照片中的事物分类、字符文本生成、自动驾驶汽车等等。因此，了解深度学习及其概念是非常重要的。 为了能够让你用一种更简单的方式学习深度学习，Analytics Vidhya 梳理了一些 2016 年关于深度学习的视频、教材和课程。其中包括深度学习暑期班、各类峰会和会议的讲座和教材。希
从今天起就要开始认真的学习Machine Learning了。在网上查找了很多的资料，也大概看了下deeplearning.net上的一些教程。但是既没有一丝的学习基础，也没有过硬的python编程能力，而且英语阅读水平也跟不上，学起来真是相当的吃力。最后觉得刚上手的话还是跟着入门级的视频教程学比较好。搜索对比下来还是Andrew Ng的视频适合我这种基础差的人看，一方面学习门槛低，一方面又能学到不错的技术，更重要的是学习资源充足。在网上找到了中国海洋大学的黄同学整理翻译的Andrew Ng 2014年最新的视频和课件（重要的是有翻译。。），终于能够好好学学了。
《Neutral Network for Machine Learning》（机器学习中的神经网络）系列课程，是深度学习大神 Geoffrey Hinton 毕生所学之作，也是他目前唯一一门的公开课。 Hinton 何许人？之前介绍过，他是深度学习的开山祖师，三大巨头（另2位巨头是 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio，其中 Yann LeCun 是Facebook的人工智能研究总监，CNN（卷积神经网络）之父，同时也是 Hinton 的学生！）。 金庸小说里常见的桥段是，主角偶然的机
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2018年人工智能作为新的行业制高点，目前已上升为国家战略。人工智能如何与实体经济有机结合成为行业挖掘技术价值点的重要方向，如何升级传统工厂到工业4.0也成为制造业关心的重要问题。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 我们会再接再厉 成为全网优质的技术类公众号 主要学习内容包括四大部分： Py
李根 发自 大理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 少年，还在为假期不能工作而苦恼吗？ 或者像我一样不能低调展示一下正在从事的“AI”工作？ 现在机会来了。 △ teachable-machi
这篇文章我从面试找工作的角度，给大家介绍一下掌握机器学习算法的三重门，希望能够帮助到大家。
颜萌 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 有很多种方法可以了解机器学习。你可以去听课，也可以看视频教程，甚至博客，知乎问答都可以是你的选择。 还有没有更酷的玩法？ △ 手机上展示的
新智元的同事身边有很多做机器学习的同学，他们有个共通点就是：撸代码时候挺爽的，一旦要将过程和结果可视化的时候，就有点犯怵。
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