机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 一本关于机器学习的免费在线书籍，涉及多种算法完整推论，欢迎查收。 提到机器学习领域的书籍资源，大家比较熟悉的有周志华老师的《机器学习》（西瓜书）、李宏毅老师的「宝可梦课程」等等。此外不同学习阶段的学生也能够找到适合自身的机器学习基础和进阶书籍资源。 周志华西瓜书。 近日，本科毕业于哈佛大学统计学与经济学专业、现任哈佛助教的 Daniel Friedman 开放了他撰写的一本免费在线书籍《Machine Learning from Scratch》，该书从理论和数学上介绍了
选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
这是「范式大学推荐课程」第 4 篇文章，量子位获第四范式授权转载并重新编辑。 相信看到这篇文章的朋友，几乎都想成为机器学习科学家。 事实上，绝大多数的付费课程，基本上都有完全免费的课程放在另一个地方。我们只是把这些信息整理好，告诉你在哪儿可以找到他们，以及通过什么样的顺序进行学习。 这样，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。 在这里我们推荐一份用户友好型的机器学习教程，你可以通过几个月的学习成为机器学习科学
如果您正在寻找适合概念和实现核心的机器学习入门，那么这本新的免费教科书将帮助您轻松地学习ML工程。通过关注基础算法的基础，您将快速启动并运行自己构建的代码。
给大家推荐一个Python机器学习、数据分析的好地方：尤而小屋。这里的原创文章高达260+篇，大家一起来看看，可以关注学习起来喔❤️
因为机器学习研究的放缓，以及大家对产业化的需求。近来大家对MLOps的关注越来越高，特别是其中涉及到的各种各样的工具。
为了完整了解机器学习技术应用的现状，毕业于斯坦福大学，曾就职于英伟达的工程师 Chip Huyen 决定评测目前市面上所有能找到的 AI / 机器学习工具。
毫无疑问，Python是最流行的语言之一，其成功的原因之一是它为科学计算提供了广泛的报道。 在这里，我们仔细研究用于机器学习和数据科学的十大Python工具。学会这些，程序员年薪百万没问题，工资都快溢出银行卡。
【新智元导读】 这五本精心挑选的电子书，可以帮助你更全面地了解机器学习，掌握进入这个行业必备的技能。 需要注意的是，虽然有关机器学习的免费电子书成千上万，而且其中有许多非常有名，但这份书单中避开了这些
越来越多的程序员正在学习R编程语言以成为一名数据科学家，这是全球最热门，最高薪的技术工作之一。
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java；因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com 网站，A
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java 的，因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com
什么是机器学习（ML）？根据斯坦福大学的说法，它是“让计算机在没有明确编程的情况下采取行动的科学”。
导读：如何通过免费方式学习数据科学？数据科学家 Rebecca Vickery 从技术能力、理论和实践经验三个方面入手介绍了自己的经验。
【新智元导读】众所周知，TensorFlow已然成为机器学习的热门工具。不论是学习还是从事与机器学习相关的工作，能够灵活使用TensorFlow可以大幅提高作业效率。本文涵盖与TensorFlow相关的教程、书籍、工具、求职等的大量信息。尽数资源，应有尽有。
GitHub地址：https://github.com/streamlit/streamlit/
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python 代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。近日，Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit，这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候，实时更新你的应用。目前，Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400，在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
这个 GitHub 项目提供了一份免费学习资源，既包括超详细的学习路线图，又涵盖多个免费线上课程、大量数据科学项目和 100 多本免费机器学习书籍，项目上线数天即获得 2.4k 星。
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl
新智元编译 来源：Hackernoon 作者：Nick Bourdakos 编译：刘小芹、克雷格 【新智元导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵？今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。
本文涵盖与TensorFlow相关的教程、书籍、工具、求职等的大量信息。尽数资源，应有尽有。
本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言scikit-learn模块的方法。
数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。如果你也是其中之一，那就继续阅读。
不想编程！不会编程！但还是想尝试一下数据处理和机器学习怎么办？现在这都不是问题，今天我将分享十个优秀的机器学习工具，不用编程一样可以训练你的机器学习模型。
总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。
众所周知，机器学习的难点是数学，但上手机器学习真正的拦路虎却是搭建环境：系统、驱动、语言环境、各式框架和工具包……其中的命令行操作消磨了人们太多的机器学习热情。 这时候，软件开发中常见的集成开发环境（IDE）就显得很有优势了： 集算法模型、数据导入及各式工具于一身，让使用者更关注于效果上的分析和优化，让更多的人都能用上机器学习，这正是机器学习IDE——MachineUI的制作初衷。 6月12日，MachineUI视频预览在YouTube上线，不到两天，已有超过600人申请内测： Machine
机器学习根植于统计学，正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中，使其更加高效和智能。
“王老师您好！我是学XX专业的（或是学过某编程语言），听说 Python 很热，打算好好学习，但是不知道学完以后能否进XX类型的企业？都有哪些岗位需要掌握 Python 呢？”
来源：深度学习与NLP 在过去的几个月里，我一直在收集AI相关知识，并整理成易于记忆的备忘录。在这期间，我也和我的朋友、同事分享这些备忘录，都反映不错，所以我决定把这些知识组织一下，并分享出来。包括神经网络结构、机器学习、神经网络图结构、Tensorflow基本概念、Pandas、Numpy、Python、Scikit - Learn、Scipy等核心知识。 1、神经网络结构整理 📷 神经网络结构备忘录 2、神经网络图整理 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 3、机器学习
曾有多少次，当你试图接近某一个新主题或领域时，会感到困惑、迷失方向并且无「路」可循。要如何确保你能够深刻理解并且获得运用它的能力呢？当然是借鉴其他人的成熟路径，然后跟着他一步步学习，少走很多弯路。
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一，因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 选文：孙强 整理翻译：孙强，HeHe， Dr Guo, Mano 原文链接：http://www.kdnuggets.com/2015/12/top-10-machine-learning-github.html/2 摘要：GitHub上排名前10的机器学习项目，包括一些库、框架和教育资源。让我们一起学
当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。这些工具可在网上免费获得。如果您感兴趣，我已经编制了这些的排名（请参阅本页底部）以及一些区分它们的重要功能的概述。其中，从主页网站获取每种工具的描述，关注机器学习中的特定范例以及学术界和工业界的一些显着用途。
国外作者Jeff Hale浏览了一些求职网站，想找出哪些技能是数据科学家最需要掌握的技能，并对普通数据科学技能以及特定的语言和工具的特殊技能分别做了一些研究。
您需要了解哪些算法在那里，以及如何有效地使用它们。
学术界在推进技术方面发挥了巨大作用，但学术界和工业界往往存在一种分割状态。我们经常会看到这种现象：无数很棒的辅助工具在学术界被忽视，但在工业界很受欢迎。对于很多研究者来说，学习一种新工具可能存在困难，不愿意花费过多的时间去尝试，在当前自己掌握的工具足以应对各种问题时尤其如此。
-免费加入AI技术专家社群>> 摘要： 不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。 机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是： ·机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 ·数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响。 下面是机器学习
据麦肯锡估计，从现在到2030年，人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命，但他们不知道AI能做什么，AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
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