The Manifold Ways of Perception感知建模与机器学习

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

Python 的机器学习资源里，数据预和评分卡建模是两大重点。你要是做风控建模或者信用评分，里面的东西真的挺实用。Jupyter 写的教程也不少，像怎么清洗数据、怎么用逻辑回归建评分卡模型，都讲得蛮细。配套数据集和代码直接就能上手，响应也快，结构也清晰。整体更偏实战，不是那种空讲概念的套路。还有些配套阅读链接，扩展一下也不错。

此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍，涵盖基础概念、技术和实用示例。

嗯，这个《3--深度学习--机器学习基础》的资料对于想要深入学习机器学习和深度学习的朋友来说，真的是挺有的。它包含了一些基础的内容，适合那些想打好基础的同学。你可以通过这些资料理解一些核心概念，慢慢入门。除了这本主资料，还有一系列相关文章，像是**机器学习的数学基础**的资料，或者**机器学习经典**的一些实战案例，都不错。如果你想进一步了解 Python 在机器学习中的应用，也有专门的资料进行对比。嗯，总体来说，内容蛮丰富的，基本可以覆盖到大部分机器学习入门和进阶需要的知识点。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

机器学习领域必读经典，Bishop巨著，英文电子版，高清版本。

虽然原版书籍对于刚接触机器学习的人来说可能有些挑战，但配套的Weka平台提供了一个实践学习的便捷途径。

机器学习基础知识与应用概览 一、引言 1.1 欢迎 欢迎来到斯坦福大学2014年的机器学习课程笔记。这是一份由黄海广同学整理的详尽笔记，他是一位中国海洋大学的2014级博士生。通过这份笔记，读者可以了解机器学习的基本概念、核心技术和实际应用场景。 1.2 机器学习是什么？ 机器学习是一种人工智能领域的研究分支，探索如何让计算机具备自主学习的能力。通过分析数据集，机器学习算法能够自动改进其性能，无需显式编程即可实现任务。其应用包括自动驾驶、语音识别、搜索引擎等。 1.3 监督学习 监督学习是机器学习的一种类型，其中训练数据包含输入特征和对应的输出标签。常见算法包括：- 线性回归：用于预测连续值输