精选机器学习和数据可视化资源清单

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

可视化的基础入门资源还挺多，是你刚接触图表和交互设计的时候，这些链接真能帮上忙。像用Highcharts配合R 语言，展示动态数据就直观，响应也快。Jupyter Notebook就更不用说了，写脚本、画图一条龙，图表还能动。搞交互的话，RJFireWall和VGC这两个项目就蛮有意思，虽然有点老，但逻辑还在。前者是基于 OpenGL 的，后者偏空间数据那块，适合需要高自由度可视化的场景。还有几个比较通用的，比如MATLAB那篇，就适合入门，毕竟做研究的图啥都有模板。而像Visifire这种 WPF 控件，用来做桌面端数据展示也挺顺手。推荐下Hue和FAO 可视化这两篇，一个搞数据仓库界面的，

Orange 是一款基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，功能 友好且强大，以 快速且多功能 的可视化编程前端简化数据分析与可视化流程。它 绑定Python，为用户提供脚本开发能力，包含完整的 数据预处理组件 并具备数据帐目管理、数据过渡、建模、模式评估和数据勘探等功能。 Orange 由 C 和 Python 开发，其 图形库基于跨平台的Qt框架，确保在多系统中无缝运行。

探索数据之美：机器学习与可视化开发 机器学习算法赋予计算机从数据中学习的能力，进而揭示隐藏的模式和洞察。数据可视化则将这些洞察转化为易于理解的图形和图表，帮助我们更直观地理解数据。 将机器学习与可视化开发相结合，能够帮助我们： 识别趋势和模式： 通过机器学习算法，我们可以从海量数据中发现隐藏的趋势和模式，例如客户行为、市场趋势等。 预测未来： 机器学习模型可以根据历史数据预测未来趋势，例如销售额、产品需求等。 优化决策： 数据可视化可以将复杂的数据转化为直观的图表，帮助我们更好地理解数据并做出更明智的决策。 提升沟通效率： 可视化图表可以帮助我们更有效地向他人传达信息，促进团队合作和沟通。

探索机器学习数据集：Facets可视化工具 Facets项目提供了两种强大的可视化工具，可帮助您深入了解和分析机器学习数据集： Facets概述： 获取数据集的高级视图，并进行逐个特征的统计分析。您可以使用它比较多个数据集的统计数据，并发现潜在问题，例如： 异常特征值 缺失值 训练/服务偏差 训练/测试/验证集偏差 Facets Dive： 深入探究数据集，并进行交互式探索。您可以识别数据中的模式、异常值和关系。 Facets可视化以Web组件形式呈现，并提供代码支持，方便您将其嵌入Jupyter笔记本或网页中。 关键优势： 异常检测 跨多个数据集的比较 交互式探索 易于集成 通

支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPSO 包囊方法 装袋 AdaBoost 梯度提升 XGBoost 堆码

Spark作为大数据处理领域的主要框架，以其高效且易用的特点受到开发者的青睐。在机器学习领域，Spark通过其MLlib库提供了广泛的算法支持，使大规模数据上的模型训练和预测变得更加便捷。本资源“MachineLearningSpark.zip”专为学习者提供，帮助理解和应用Spark进行机器学习。MLlib库涵盖了监督学习（如逻辑回归、决策树、随机森林等）和无监督学习（如K-Means、PCA等）算法，基于分布式计算处理PB级别数据。通过DataFrame和RDD，Spark提供了高效的数据处理和并行计算能力。资源包含示例代码、数据集、说明文档和机器学习管道示例，帮助学习者掌握数据加载、特征

tangyudi 的机器学习资源包，内容挺丰富的，适合刚入门 Python AI 或数据的你。逻辑回归、贝叶斯、聚类、降维这些基础算法全都带上了，连支持向量机和决策树也安排上了，基本能撑到学神经网络前的那一段。代码写得比较清晰，注释也还不错，跑起来问题不大。 逻辑回归的部分挺适合入门选手，变量怎么转、决策边界怎么画，代码一看就懂。你要是对逻辑回归不太熟，旁边这份PPT也可以一起看看，梳理得还蛮清楚的。 贝叶斯那块讲得比较全，连朴素贝叶斯和贝叶斯网络都有，还附了数据集训练用。实在不懂原理的，可以看看这篇教程配合理解。你要是喜欢用 Matlab，也有相关的建模资料：自回归建模。 聚类、降维部分代码

数据的展示方式一直是数据里最头疼的一环，尤其是想把复杂的信息讲清楚、讲明白。星河里的章鱼喵写了篇文章，分享了几个还挺实用的可视化资源。像Visualizing和IBM Many Eyes，都是社区式的平台，上传数据、发布图表都挺方便。 Visualizing 的页面风格比较现代，社区氛围也不错，能看到多有趣的案例。你想看看别人怎么展示气候变化、消费结构、疫情传播这些数据？直接搜关键词就能翻出一堆图表，看着挺有启发的。 文中还提到了不少实战案例，像SWOT、股票数据、NBA 活动包这些，配合 Python 或 PowerBI 一起用效果会更好。你如果正好在做大数据项目，推荐直接看看这些例子，能省