机器之心报道
编辑:张倩
从 2017 到 2021 , 这位计算机科学博士花了四年时间整理了一份《机器学习 & 深度学习纲要》 , 涵盖 500 多个话题和数千条链接 。 你想要的课程、论文、博客…… 这里应有尽有 。
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【Gitbook|四年积累,论文、网课、博客全打包,这儿有一本机器学习免费书】今天的我 , 比昨天更博学了吗?
很多有着严格的自我管理意识的人都会问自己这个问题 , 以色列巴伊兰大学计算机科学博士、New Relic 首席研究员 Ori Cohen 或许可以很好地回答自己 , 因为他把每天看到、学到的东西都写了下来 , 四年下来已经可以出一本书了 。
这本书就是 Ori Cohen 整理的《机器学习 & 深度学习纲要》 , 足足有 400 多页 , 涵盖机器学习算法、统计学、特征选择、工程技术、深度学习、NLP、音频、深度 & 经典视觉、时间序列、异常检测、图、实验管理等 500 多个话题 。 很多话题里都附有丰富的链接 , 可以帮你找到各种相关论文、博客、课程等资源 。
该书的部分目录如下:
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重要的是 , 这本书是免费开放的 , 在谷歌文档、GitHub 等平台上都可以找到 。
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- 谷歌文档:https://docs.google.com/document/d/1wvtcwc8LOb3PZI9huQOD7UjqUoY98N5r3aQsWKNAlzk/edit#
- GitHub:https://github.com/orico/www.mlcompendium.com/
- Gitbook:https://book.mlcompendium.com/
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第一章链接到的第一篇文章资源 。
接下来 , 作者又为大家推荐了斯坦福大学的经典 AI 课程:CS221 。
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再往下是一些关于弱监督、半监督、回归、主动学习、在线学习、在线深度学习、N-SHOT 学习等方面的内容 。
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虽然已经有 400 多页 , 但这本书其实还在一直更新 。
作者表示 , 初学者其实可以把它当成一本工具书来用:哪个概念不懂就去书里搜索一下 , 然后读完与此有关的内容再向前推进 。
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