精心为大家整理了一些超级棒的机器学习资料（附链接）

整理：公众号编辑部

公众号精心整理，先发40个，后面还有一些。希望大家在学习道路上学有所成。

免费的资源这么多，干嘛还花钱买别人的呢？

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人生，要学无止境！

萌德~~~

1、Scikit-Learn机器学习进阶

网址：

https://github.com/glemaitre/pyparis-2018-sklearn/blob/master/notebook.ipynb

2、机器学习基础：(Python)手把手Logistic回归

网址：

https://towardsdatascience.com/building-a-logistic-regression-in-python-step-by-step-becd4d56c9c8

3、美国加州大学圣地亚哥分校Python入门课程资料（Jupyter Notebooks）

网址：

https://cogs18.github.io/materials/00-Introduction/

4、21世纪统计思维（斯坦福本科生统计课程教材）

网址：

https://github.com/poldrack/psych10-book

5、《统计学习方法》所有算法实现代码

网址：

https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm

6、（MIT课程）Python机器学习——从线性模型到深度学习

网址：

https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to-deep-learning

7、（高等经济学院）Coursera高级机器学习课程资料

网址：

https://github.com/MaxPoon/coursera-Advanced-Machine-Learning-specialization

10、深度学习之自然语言处理斯坦福大学CS224n课程集训营

网址：

https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp

11、深度强化学习教程（高质量PyTorch实现集锦）

网址：

https://github.com/qfettes/DeepRL-Tutorials

12、R语言教/学课程资源集

网址：

https://github.com/rstudio-education/rstats-ed

13、（彭博）视频课程：机器学习基础

网址：

https://bloomberg.github.io/foml/#home

14、CMU课程：深度学习导论（Fall 2018）

网址：

http://deeplearning.cs.cmu.edu/

14、机器学习数学基础

网址：

https://www.doc.ic.ac.uk/~mpd37/teaching/2017/496/notes.pdf

15、UC Berkeley深度强化学习课程

网址：

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

16、哥伦比亚新闻学院Lede项目算法课程材料

网址：

https://github.com/jstray/lede-algorithms

17、CMU神经网络自然语言处理课程（2018）

网址：

http://phontron.com/class/nn4nlp2018/

18、人工智能导论课程讲义

网址：

https://github.com/glouppe/info8006-introduction-to-ai

19、旧金山大学数据科学训练营课程教材

网址：

https://github.com/parrt/msds501

20、帝国理工学院数学系深度学习课程的代码和作业资料

网址：

https://github.com/pukkapies/dl-imperial-maths

21、伯克利课程：通用人工智能安全与控制

网址：

http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs294-149/fa18/#lecture-schedule

22、斯坦福CS230深度学习课程资料

网址：

https://cs230-stanford.github.io/

23、fast.ai深度学习课程第二季完整笔记

网址：

https://www.kdnuggets.com/2018/07/fast-ai-deep-learning-part-2-notes.html

24、斯坦福深度学习课程(2018)课程设计集锦

网址：

http://cs230.stanford.edu/proj-spring-2018.html

25、UCF课程：高级计算机视觉(Keras)

网址：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLd3hlSJsX_ImoNaeX5vFrxogGXTSmS993

26、面向金融的机器学习与强化学习-金融市场预测算法与工具

网址：

https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-reinforcement-finance

27、Python/Pandas数据分析课程

网址：

https://github.com/cuttlefishh/python-for-data-analysis

28、CS224n深度学习自然语言处理课程设计报告集锦（2018）

网址：

http://web.stanford.edu/class/cs224n/reports.html

29、深度学习数学基础

网址：

https://joanbruna.github.io/MathsDL-spring18/

30、纽约大学课程资料：深度学习数学原理

网址：

https://github.com/joanbruna/MathsDL-spring18

31、加泰罗尼亚理工大学课程：AI深度学习

网址：

https://telecombcn-dl.github.io/2017-dlai/

32、高级数据分析基础（CMU课程笔记）

网址：

http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/ADAfaEPoV/

33、EPFL深度学习课程资料（2018）

网址：

https://fleuret.org/ee559/

34、哥伦比亚大学课程：应用机器学习

网址：

https://github.com/amueller/COMS4995-s18

35、芝加哥大学深度学习课程资料

网址：

http://ttic.uchicago.edu/~shubhendu/Pages/CMSC35246.html

36、斯坦福大学面向Tensorflow深度学习研究课程（2018）

网址：

https://web.stanford.edu/class/cs20si/

37、斯坦福课程：深度学习理论

网址：

https://stats385.github.io/

38、宾夕法尼亚大学课程：面向自然语言处理的高级机器学习技术

网址：

http://www.cis.upenn.edu/~danroth/Teaching/CIS-700-006/lectures.html

39、马里兰大学CMSC723计算语言学课程资料

网址：

http://www.cs.umd.edu/class/fall2017/cmsc723/

40、乔治·华盛顿大学”数据挖掘”、“机器学习”课程资料

网址：

https://github.com/jphall663/GWU_data_mining