机器学习资源

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

各种机器学习笔记、代码、书籍整理在一起的资源库，挺实用的。你要是平时喜欢捣鼓 Python 做数据、跑模型，这个仓库真的可以看看。不少 Jupyter 和 Zeppelin 笔记本，直接上手用都没问题，结构清楚、也还行。代码基本就是那种能拿来改一改就能跑的，适合懒人，嗯，也适合想节省时间的你。书籍方面，作者挑了不少干货，比如大数据基础、图、网络科学这些，还带了不少入门读物，看完对 机器学习 基本的理解肯定更清楚。对了，知识表示学习、网络嵌入这类偏冷门点的方向也有资源，挺难得的。链接里还有一些推荐文章和实用资源，比如Python 和 R 的库比较、Python 机器学习 50 天指南，都还不错，

作为计算机科学与信号信息处理领域的热门研究方向，机器学习在数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术以及智能机器人技术等多个领域扮演着关键核心与支撑技术的关键角色。本资源提供的课件与代码涵盖了学生需要了解的主流机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习以及贝叶斯学习等基本学习理论、模型算法及应用。

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。

这篇文章列出了一些关于机器学习、数据科学和深度学习的顶级库、框架和工具，为初学者提供指南。虽然大多数资源集中在Python上，但也包含其他语言的工具。Apache Spark MLib是其中之一，适用于与Python和R的互操作。

ScalaMl: 面向机器学习的 Scala 版本 0.99.1 © Patrick Nicolas，版权所有，2013-2016 概述 ScalaMl 的源代码为软件开发人员提供了一个关于机器学习算法差异的广泛视角。它面向具备一定 Scala 编程语言基础和基本统计知识的读者，并不要求读者具备数据挖掘和机器学习的经验。 源代码指南 源代码使用指南在 SourceCodeGuide.html 文档中进行详细说明。 示例应用 代码示例主要与投资组合管理和交易策略相关。 深入学习 对于对数学或库中实现的技术感兴趣的读者，建议参考以下书籍： “机器学习：概率论” K. Murphy-麻省理工学院出

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。

机器学习的资源我也翻过不少，最近发现一篇内容挺扎实的入门资料，适合你这种想系统梳理一下基础概念的人。讲得比较细，从什么是训练集、验证集、模型这些基本术语，到监督学习、无监督学习、强化学习这几类常见类型，再到实际用的算法，像是 SVM、KNN、PCA 全都有。数据怎么准备、模型怎么选、怎么训练、怎么评估……整个流程讲得还蛮清楚的，没那么学术腔，比较接地气。如果你是前端但对 AI 方向感兴趣，这篇文章算是个不错的起点。另外它还贴心地列出了一些框架工具，像 Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch 都有，适合初学者入门的时候做个对比参考。如果你手上项目有需要做简单分类或数据预测