<p align="center">
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<br >
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</p>
<h1 align="center"><a href="https://github.com/apachecn/AiLearning">AI learning</a></h1>
> 协议:[CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.zh)
>
> 一种新技术一旦开始流行,你要么坐上压路机,要么成为铺路石。——Stewart Brand
* [在线阅读](https://ailearning.apachecn.org)
* [在线阅读(v1)](https://alv1.apachecn.org/)
* [QuantLearning](https://qlearn.apachecn.org/#/)
* [ApacheCN 中文翻译组 713436582](https://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?k=5u_aAU-YlY3fH-m8meXTJzBEo2boQIUs&jump_from=webapi&authKey=CVZcReMt/vKdTXZBQ8ly+jWncXiSzzWOlrx5hybX5pSrKu6s0fvGX54+vHHlgYNt)
* [ApacheCN 学习资源](https://www.apachecn.org/)
* 注: 广告位合作(物美价廉),请联系 <apachecn@163.com>
# 路线图
* 入门只看: 步骤 1 => 2 => 3,你可以当大牛!
* 中级补充 - 资料库: <https://github.com/apachecn/ai-roadmap>
> 补充
* 算法刷题: <https://www.ixigua.com/pseries/6822642486343631363/>
* 面试求职: <https://www.ixigua.com/pseries/6822563009391493636/>
* 机器学习实战: <https://www.ixigua.com/pseries/6822816341615968772/>
* NLP教学视频: <https://www.ixigua.com/pseries/6828241431295951373/>
* **AI常用函数说明**: <https://github.com/apachecn/AiLearning/tree/master/AI常用函数说明.md>
## 1.机器学习 - 基础
> 支持版本
| Version | Supported |
| ------- | ------------------ |
| 3.6.x | :x: |
| 2.7.x | :white_check_mark: |
注意事项:
- 机器学习实战: 仅仅只是学习,请使用 python 2.7.x 版本 (3.6.x 只是修改了部分)
### 基本介绍
* 资料来源: Machine Learning in Action(机器学习实战-个人笔记)
* 统一数据地址: <https://github.com/apachecn/data>
* 百度云打包地址: <https://github.com/apachecn/data/issues/3>
* 书籍下载地址: <https://github.com/apachecn/data/tree/master/book>
* 机器学习下载地址: <https://github.com/apachecn/data/tree/master/机器学习>
* 深度学习数据地址: <https://github.com/apachecn/data/tree/master/深度学习>
* 推荐系统数据地址: <https://github.com/apachecn/data/tree/master/推荐系统>
* 视频网站: 优酷 /bilibili / Acfun / 网易云课堂,可直接在线播放。(最下方有相应链接)
* -- 推荐 [红色石头](https://github.com/RedstoneWill): [台湾大学林轩田机器学习笔记](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml)
* -- 推荐 [机器学习笔记](https://feisky.xyz/machine-learning): https://feisky.xyz/machine-learning
### 学习文档
| 模块 | 章节 | 类型 | 负责人(GitHub) | QQ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 机器学习实战 | [第 1 章: 机器学习基础](/docs/ml/1.md) | 介绍 | [@毛红动](https://github.com/ElmaDavies) | 1306014226 |
| 机器学习实战 | [第 2 章: KNN 近邻算法](/docs/ml/2.md) | 分类 | [@尤永江](https://github.com/youyj521) | 279393323 |
| 机器学习实战 | [第 3 章: 决策树](/docs/ml/3.md) | 分类 | [@景涛](https://github.com/jingwangfei) | 844300439 |
| 机器学习实战 | [第 4 章: 朴素贝叶斯](/docs/ml/4.md) | 分类 | [@wnma3mz](https://github.com/wnma3mz)<br/>[@分析](https://github.com/kailian) | 1003324213<br/>244970749 |
| 机器学习实战 | [第 5 章: Logistic回归](/docs/ml/5.md) | 分类 | [@微光同尘](https://github.com/DataMonk2017) | 529925688 |
| 机器学习实战 | [第 6 章: SVM 支持向量机](/docs/ml/6.md) | 分类 | [@王德红](https://github.com/VPrincekin) | 934969547 |
| 网上组合内容 | [第 7 章: 集成方法(随机森林和 AdaBoost)](/docs/ml/7.md) | 分类 | [@片刻](https://github.com/jiangzhonglian) | 529815144 |
| 机器学习实战 | [第 8 章: 回归](/docs/ml/8.md) | 回归 | [@微光同尘](https://github.com/DataMonk2017) | 529925688 |
| 机器学习实战 | [第 9 章: 树回归](/docs/ml/9.md) | 回归 | [@微光同尘](https://github.com/DataMonk2017) | 529925688 |
| 机器学习实战 | [第 10 章: K-Means 聚类](/docs/ml/10.md) | 聚类 | [@徐昭清](https://github.com/xuzhaoqing) | 827106588 |
| 机器学习实战 | [第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析](/docs/ml/11.md) | 频繁项集 | [@刘海飞](https://github.com/WindZQ) | 1049498972 |
| 机器学习实战 | [第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集](/docs/ml/12.md) | 频繁项集 | [@程威](https://github.com/mikechengwei) | 842725815 |
| 机器学习实战 | [第 13 章: 利用 PCA 来简化数据](/docs/ml/13.md) | 工具 | [@廖立娟](https://github.com/lljuan330) | 835670618 |
| 机器学习实战 | [第 14 章: 利用 SVD 来简化数据](/docs/ml/14.md) | 工具 | [@张俊皓](https://github.com/marsjhao) | 714974242 |
| 机器学习实战 | [第 15 章: 大数据与 MapReduce](/docs/ml/15.md) | 工具 | [@wnma3mz](https://github.com/wnma3mz) | 1003324213 |
| Ml项目实战 | [第 16 章: 推荐系统(已迁移)](/docs/ml/16.md) | 项目 | [推荐系统(迁移后地址)](https://github.com/apachecn/RecommenderSystems) | |
| 第一期的总结 | [2017-04-08: 第一期的总结](/docs/report/2017-04-08.md) | 总结 | 总结 | 529815144 |
### 网站视频
> [知乎问答-爆炸啦-机器学习该怎么入门?](https://www.zhihu.com/question/20691338/answer/248678328)
当然我知道,第一句就会被吐槽,因为科班出身的人,不屑的吐了一口唾沫,说傻X,还评论 Andrew Ng 的视频。。
我还知道还有一部分人,看 Andrew Ng 的视频就是看不懂,那神秘的数学推导,那迷之微笑的英文版的教学,我何尝又不是这样走过来的?? 我的心可能比你们都痛,因为我在网上收藏过上10部《机器学习》相关视频,外加国内本土风格的教程: 7月+小象 等等,我都很难去听懂,直到有一天,被一个百度的高级算法分析师推荐说: 《机器学习实战》还不错,通俗易懂,你去试试??
我试了试,还好我的Python基础和调试能力还不错,基本上代码都调试过一遍,很多高大上的 "理论+推导",在我眼中变成了几个 "加减乘除+循环",我想这不就是像我这样的程序员想要的入门教程么?
很多程序员说机器学习 TM 太难学了,是的,真 TM 难学,我想最难的是: 没有一本像《机器学习实战》那样的作者愿意以程序员 Coding 角度去给大家讲解!!
最近几天,GitHub 涨了 300颗 star,加群的200人, 现在还在不断的增加++,我想大家可能都是感同身受吧!
很多想入门新手就是被忽悠着收藏收藏再收藏,但是最后还是什么都没有学到,也就是"资源收藏家",也许新手要的就是 [MachineLearning(机器学习) 学习路线图](https:/docs.apachecn.org/map)。没错,我可以给你们的一份,因为我们还通过视频记录下来我们的学习过程。水平当然也有限,不过对于新手入门,绝对没问题,如果你还不会,那算我输!!
> 视频怎么看?
![](img/ApacheCN-ML-bilibili-compare.jpg)
1. 理论科班出身-建议去学习 Andrew Ng 的视频(Ng 的视频绝对是权威,这个毋庸置疑)
2. 编码能力强 - 建议看我们的[《机器学习实战-教学版》](https://space.bilibili.com/97678687/channel/collectiondetail?sid=707585)
3. 编码能力弱 - 建议看我们的[《机器学习实战-讨论版》](https://space.bilibili.com/97678687/channel/collectiondetail?sid=707596),不过在看理论的时候,看 教学版-理论部分;讨论版的废话�
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
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