机器学习&深度学习网站资源汇总

注:文末有【每日一题】,欢迎打卡

前戏

今天推荐一个超NB的开源项目mlhub123,我自以为自己收集的"黑科技"已经够多够全了,但直接看到mlhub123,哈哈,自惭形秽。

为什么推荐这个库?

1.系统化。自己经常把喜欢浏览的网站都收藏到Chrome中,但顺序很乱,有时候想起来找一个网页,居然忘了其名称。看到这个开源库,我觉得很棒,算是一个日记本吧,根据标签做分类。

2.内容很全很强大。涵盖人工智能、机器学习和深度学习等方向。

3.便捷性。你以为就只有赤果果的github库么?不,这怎么能满足Amusi呢?博主还提供了mlhub123网站,多贴心啊!

话不多说,下面介绍高潮部分!

muhub123 目录

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新闻资讯

  • Analytics Vidhya: 为数据科学专业人员提供基于社区的知识门户
  • Google News: Google News Machine learning
  • MIT News: Machine learning | MIT News
  • 17bigdata: 专注数据分析、挖掘、大数据相关领域的技术分享、交流
  • 机器之心: 机器之心 | 全球人工智能信息服务
  • 雷锋网: 雷锋网 | 读懂智能,未来
  • 数据分析网: 数据分析网 - 大数据学习交流第一平台
  • 知乎主题: 知乎机器学习热门主题

社区交流

  • AIQ: 机器学习大数据技术社区
  • DataTau: 人工智能领域的Hacker News
  • MathOverflow: 数学知识问答社区
  • Medium: 一个涵盖人工智能、机器学习和深度学习相关领域的自由、开放平台
  • PaperWeekly: 一个推荐、解读、讨论和报道人工智能前沿论文成果的学术平台
  • Quora: Quora | 机器学习主题
  • Reddit: Reddit | 机器学习板块
  • ShortScience: 用最简单的篇幅去概况科学著作
  • Twitter: Twitter | 机器学习论文版块
  • 极智能: 人工智能技术社区

优质博文

  • handong1587: 深度学习各个方向资源汇总,及各大顶级会议/期刊资源
  • Machine Learning Mastery: 帮助开发人员使用机器学习的知识解决复杂的问题
  • Stats and Bots - Medium: 机器学习应用程序和代码的实用指南
  • tornadomeet的博客: 很详细的ML&DL学习博客
  • 爱可可-爱生活: 知名互联网资讯博主
  • 超智能体: 分享最通俗易懂的深度学习教程
  • 人工智能笔记: 人工智能从入门到AI统治世界

论文检索

  • arXiv: 康奈尔大学运营的学术预印本发布的平台
  • Arxiv Sanity: 论文查询推荐
  • GitXiv: arXiv的成果开源实现平台
  • Papers with Code: 将论文与开源代码实现结合
  • SCI-HUB: 找论文必备
  • 猫咪论文: 简单自由的论文下载平台

比赛实践

  • DataCastle: 中国领先的数据科学竞赛平台
  • DataFountain: DF,CCF指定专业大数据竞赛平台
  • Kaggle: 为数据科学家提供举办机器学习竞赛
  • KDD-CUP: 国际知识发现和数据挖掘竞赛
  • 滴滴新锐: 滴滴面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划
  • 赛氪网: 汇集以高校竞赛为主,活动、社区为辅的大学生竞赛活动平台
  • 天池大数据: 大数据竞赛、大数据解决方案、数据科学家社区、人工智能、机器学习

课程学习

  • fast.ai: Making neural nets uncool again
  • liuyubobobo: Python3 入门机器学习
  • Metacademy: 知识点检索并画出通向这个知识点的知识图谱
  • Two Minute Papers: YouTube | 最简短的语言概况最新的热点论文
  • 3Blue1Brown: YouTube | 数学基础频道
  • 机器学习速成课程: Google制作的节奏紧凑、内容实用的机器学习简介课程
  • 林轩田: 机器学习基石
  • 林轩田: 机器学习技法
  • 吴恩达: 机器学习课程
  • 吴恩达: 深度学习课程

开源资源

  • awesome-machine-learning-cn: 机器学习资源大全中文版,包括机器学习领域的框架、库以及软件
  • Coursera-ML-AndrewNg-Notes: 吴恩达老师的机器学习课程个人笔记
  • daily-paper-computer-vision: 记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文
  • deeplearning_ai_books: 吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源
  • Machine Learning、Deep Learning: ML&DL资料
  • MachineLearning_Python: 机器学习算法python实现
  • ml_tutorials: 机器学习相关教程
  • 周志华 - 机器学习: 周志华《机器学习》笔记

开源书籍

  • deeplearningbook-chinese: 深度学习中文版
  • hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF: Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南
  • Neural Networks and Deep Learning: 深度学习开源书籍
  • Neural Networks and Deep Learning: 深度学习开源书籍 - 中文
  • 机器学习实战: Machine Learning in Action(机器学习实战)
  • 简单粗暴TensorFlow: 本手册是一篇精简的TensorFlow入门指导

名库文档

  • Caffe: 一个基于表达式,速度和模块化原则创建的深度学习框架
  • Caffe2: Caffe2官方文档
  • Chainer: 基于Python的独立的深度学习模型开源框架
  • CNTK: CNTK官方文档
  • DeepLearning4j: 基于JAVA和Scala的商业级开源分布式深度学习框架
  • Gensim: 包含可扩展的统计语义,分析纯文本文档的语义结构,以及检索相似语义的文档等功能
  • Keras: Keras官方文档
  • Matplotlib: Matplotlib官方文档
  • MXNet: MXNet官方文档
  • Neon: Nervana公司一个基于Python的深度学习库
  • NumPy: NumPy官方文档
  • pandas: pandas官方文档
  • PyBrain: 一个模块化的Python机器学习库
  • Pylearn2: 构建于Theano之上的机器学习库
  • PyTorch: PyTorch官方文档
  • Seaborn: Seaborn官方文档
  • scikit-learn: scikit-learn官方文档
  • Statsmodels: 用来探索数据,估计统计模型,进行统计测试
  • TensorFlow: TF官方文档
  • Theano: 允许高效地定义、优化以及评估涉及多维数组的数学表达式

侃侃

是不是很强大!是不是很全面!是不是内容超级赞!

快夸我,不要停!哈哈,感谢Howie博主的贡献!

注意,上面的每条信息都有跳转链接,可以直接访问所在的网站,如很出名的arXiv和爱可可微博等。

下面奉上mlhub123的相关链接,快快访问学习吧!

github: https://github.com/howie6879/mlhub123

homepage: https://www.mlhub123.com/

注:点击"阅读原文",即可访问

昨天回忆

14.【多选题】以下哪些选项属于线性分类器准则?

A.感知准则函数

B.贝叶斯分类

C.支持向量机

D.Fisher准则

正确答案:ACD。

每日一题

15.【单选题】下列哪个神经网络结构会发生权重共享?

A. 卷积神经网络

B. 循环神经网络

C. 全连接神经网络

D. 选项A和B

如何看到【每日一题】?

答:CVer每篇文章的底部、CVer微信群和CVerQQ群,这三个平台会同步推送。

Amusi会把每天更新的题目与答案都上传到【daily-question】。

daily-question github:

https://github.com/amusi/daily-question

原文发布于微信公众号 - CVer(CVerNews)

原文发表时间:2018-09-13

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