机器学习、深度学习资料推荐
发布日期:2021-06-29 03:49:06
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分类:技术文章
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算法的学习,应该做到各个模型之间能够打通,明白其背后数学原理的联系性和统一性。才能真正登堂入室。而不是做一个“调参侠”。
不同的学习资料之间,符号的表达可能各异。看多了,自然就通了。另外,现实中很多问题,深度学习都无法解决,不要过分神话深度学习。进军深度学习,并不意味着你可以直接跳过传统机器学习理论的学习。
墙外的世界很精彩,但不要被无关紧要的东西吸引了。
一块黑板,一支笔的课程还是看的最舒服。
文章目录
进来的小伙伴先看这里,这哥们整理的太好了
值得关注的YouTube 帐号
- 这个老师讲课很清晰,推导很详细,主要讲deep learning的
- MIT的课程,建议大家把相关的基础课程重新刷一下,国内的课程感觉都太水了
- 各种推导的课程
- 这也是一个各种带着推导的老师
实战
老师
这些老师是我发现,在其主页里可以找到不错的课程和课件的老师
- PPT适合配合书本一起看,可以帮助理解和总结。
- 哈佛的一位老师,讲了挺多课
概念
基础
这门课是我导师的朋友主讲的,强烈推荐,语言是Julia,他的讲课内容全都有完整的jupyter notebook,完全可以自学,非常有帮助的一门课。懂得人,一看就知道他的价值了。线性代数:
微积分: 概率论: 算法: 是个机器学习的夏令营,会请很多大牛来讲课机器学习
书籍推荐
- 李航统计学习第二版。
- Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)
- Machine Learning:A Probabilistic Prospective (MLaPP)
视频推荐
- MIT的AI算法课
- 各种模型新手拈来,up看着还很年轻,功力深厚。
- 哈佛的一位老师讲的machine learning课程,全程推导,各种干货
- 吴恩达的板书有点乱
- 看到这种一块大白板的课,就好感爆棚,拿好小板凳,跟着学就对了。
- 这种课,看着想让人睡觉
深度学习
书籍推荐
-
《Deep Learning》Ian Goodfellow
可以和下面的邱老师的配合看,但需要先看这个。 -
《Neural Networks and Deep Learning》Michael Nielsen
一本在线的书,有python代码 -
《神经网络与深度学习》 邱锡鹏
邱老师的 写的很好! -
《动手学深度学习》
可以在线学习。英文版的内容更新的更多。
视频推荐
- 这个老师概念讲的很清晰,推导也很详细
- 讲的比较浅
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[***.240.166.169]2024年04月19日 16时18分04秒
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