开源项目:100 天学会机器学习

不得不说开源的世界真的非常的无私,程序员绝对是世界上最懂得分享的一个群体。在机器学习这么火热的时候,竟然有人开源了一个项目:100-Days-Of-ML-Code,也就是100天学会机器学习。

我们都知道一般 GitHub 上很多优秀的开源项目都是国外人写的,GitHub 上的通用国际语言也是英文,所以我们作为国内的人,尤其是对于英语不好的同学来说,看英文的 GitHub 项目会非常的痛苦。其实,不怕,为什么呢?因为我们前几天刚刚分享了一个 GitHub 上的开源项目就是教大家如何高效的学习英文的。

有点扯远了,回到正题,这个开源项目100-Days-Of-ML-Code原始作者是一个外国人,是英文的,作者是Avik Jain,项目地址呢,是如下:

原始开源项目地址:https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

到这里,可能想学机器学习,但是英文不好的同学会说,我英文不好,学不好,现在补英语也来不及啊!确实是这样的。但是你们也不用怕,我们 GitHub 是个什么地方?什么样的大神没有呢?

对,有人帮大家翻译了。翻译这个项目的作者是:Yong Mao,已经帮大家把英文翻译成了汉语,在这里真的是要对这个辛苦的作者表示一下尊重,说一声:辛苦啦。

整个学习目录分为两大部分,我们都知道机器学习分为监督学习和无监督学习,所以就是这两个部分,每个部分又分为多个章节,如下:

其实作者很用心了,不管是原始作者,还是负责翻译的作者,真的很用心。咱就举个简单的例子,每个章节按量划分,每天学习的东西都有一个配图,一共100天,如下:

每个章节分为好几个步骤,如下:

另外,每个章节里用到的具体数据和代码也都有分享,看图片上红色的箭头。真的是很用心了。

由于是分100天学习,我们只举了第一天学习的例子,具体对机器学习感兴趣的朋友,可以关注一下,尝试着跟着去看看或者学学。

开源项目地址:https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code

组织:MLEveryday

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