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注册不到两年半Github标星39k+,吴恩达、李航老师的作品的笔记和代码实现

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黄博的机器学习圈子
发布2020-04-17 16:18:05
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发布2020-04-17 16:18:05
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文章被收录于专栏:机器学习初学者精选文章

2017 年 11 月,我注册了 github,现在差不多两年半了,一共收获了约 39000star,排名个人用户81。今天,我就对我的 github 做下介绍,里面的几个仓库,非常适合机器学习和深度学习入门。(作者:黄海广)

0.导语

Github 有四个热门项目:

  • 1.吴恩达老师的机器学习课程个人笔记(star 数量:15k+)
  • 2.吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源(star 数量:10k+)
  • 3.《统计学习方法》的代码实现(star 数量:9.5k+)
  • 4.数据科学的笔记以及资料搜集(star 数量:2.7k+)

Github 截图

1.吴恩达老师的机器学习课程个人笔记

吴恩达老师的机器学习课程个人笔记、翻译的字幕(含视频)、复现的 python 代码等,同时笔记的 word 和 markdown 文件也开源了。

原课程的作业代码是 octave 的,现在几乎用不到了,我用 Python 复现了课程代码,并且公开了笔记的 word 和 markdown 版本。

笔记目录

2014 年 12 月时,我发动几位博士来一起翻译《吴恩达机器学习》视频字幕,整理和翻译了大部分视频,并把视频和中英文字幕压制到 mkv 文件中去。(目前该视频字幕已经无偿送给网易云课堂:吴恩达机器学习课程。)

此外,GitHub 里有离线视频下载,中英文字幕的。github 地址(标星 15k+ ):

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

2.吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源

2017 年 8 月,吴恩达老师推出了深度学习课(DeepLearning.ai),这门课是陆续推出的,我组织了很多同学来一起编写,最后由整理成 word 和 markdown 文件,此外,我对 DeepLearning.ai 的课后测试题进行了翻译,建议初学者学习。所有题目都翻译完毕,适合英文不好的同学学习。

笔记打印效果图

这个笔记相当详细,有 700 多页,33万字。

笔记 pdf(word、markdown)、测试题、离线视频都放到了 GitHub 上,收获 10k+star,并提供下载:

https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

3.《统计学习方法》的代码实现

在初学李航老师的《统计学习方法》过程中,为了方便大家学习,把这本书用 Python 代码进行了整理和实现,并放到了 GitHub 下载(标星 9.5k+ Star):

https://github.com/fengdu78/lihang-code

4.数据科学的笔记以及资料搜集

Github 地址(标星 2.7k+ Star):

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes

仓库介绍

AI 以及机器学习入门,初学者遇到的问题非常多,但最大的问题就是:

资料太多!!!不知道如何取舍!!!

这个仓库很大程度上解决了这个问题,不但提供了学习路线,为初学者指明了学习的方向,而且所有代码和数据集都提供了下载方式。

初学者根据这个 github 仓库学完以后,就基本入门 AI 了。

入门以后,遇到问题能上网搜索解决了,也知道接下来应该学什么。

仓库目录及概述

0.math

数学基础

1.python-basic

python 基础

2.numpy

numpy 基础

3.pandas

pandas 基础

4.scipy

scipy 基础

5.data-visualization

数据可视化基础

6.scikit-learn

scikit-learn 基础

7.machine-learning

机器学习入门

8.deep-learning

深度学习入门

9.feature-engineering

特征工程入门

总结

GitHub 地址,大家可前去参观学习:

https://github.com/fengdu78

在线阅读:

http://www.ai-start.com/

整站打包下载:

链接:https://yun.baidu.com/s/1nhvxDcoyAl7267FUGbiJhA 提取码:hxbc

Github 的 star 数的统计时间:2020-3-8,数据统计网站:

https://gitstar-ranking.com

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原始发表:2020-03-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 0.导语
  • 1.吴恩达老师的机器学习课程个人笔记
  • 2.吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源
  • 3.《统计学习方法》的代码实现
  • 4.数据科学的笔记以及资料搜集
    • 仓库介绍
      • 仓库目录及概述
      • 总结
      相关产品与服务
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