数据分析&机器学习实战&线性代数&PyTorch&NLTK&TF2.zip

<p align="center"> <a href="https://www.apachecn.org"> <img width="200" src="docs/img/logo.jpg"> </a> <br > <a href="https://www.apachecn.org/"><img src="https://img.shields.io/badge/%3E-HOME-green.svg"></a> <a href="https://home.apachecn.org/about/"><img src="https://img.shields.io/badge/%3E-ABOUT-green.svg"></a> <a href="mailto:apache@163.com"><img src="https://img.shields.io/badge/%3E-Email-green.svg"></a> </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？  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�