MachineLearning

授权协议 Readme
开发语言 Python
所属分类 神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 斜和硕
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

先秀一下本人机器学习资格认证证书,让大家可以放心Follow

关于MachineLearning这个项目说明

关于构建这个学习文档构建所依赖的工具

  • Atom          --编辑软件
  • NodeJS      --不安装的话,amWiki有可能装不上
  • amWiki       --Atom的插件
  • Markdown   --需要会基本语法
  • Mindjet       --思维导图
  • GitHub       --你懂的,分布式版本控制工具
  •                   --Git Bash
  •                   --Git CMD
  •                   --Git GUI
  •                   --GitHub Desktop
  • TortoiseGit  --你懂的
  • 更多等你去发现....

** 总结一下就是:这个学习文档的构建是基于:Atom+amWiki(Markdown)+Mindjet+GitHub+TortoiseGit构建的!!期待你的加入,一起完善,造福大众!!**** 当然了,我非常期待你们的加入哦!!

MachineLearning课程学习文档效果

[Learn MachineLearning By The Web Docs]

项目的GitHub地址

[ view this project on Github ]
GitHub:

关于学习手册最终完成第一版日期

按照我本人的学习和整理的进度计划,这门课程学习手册最终整理完善日期大约是:2017年09月上旬

关于后续计划

等到这个手册完善之后(也就是2017年09月上旬后)

  • 第一个计划:由于本门课程所涉及的算法的实现都是是基于Octave/Matlab的,因此,后续会将这些算法用Java/Python重新实现一遍,并提交到该项目中。
  • 第二个计划:深入研究一些深度学习/强化学习框架,于此平行的计划是参与Kaggle比赛,并将比赛所有过程和代码同步到该项目中。
 相关资料
  • NoteBooks Statistics and Machine Learning Notebooks as published on unsupervised-learning.com (RIP).

  • coursera-machinelearning Stanford University - Machine Learning by Andrew Ng Coursera: Machine Learning Summary Notes for quick review, based on the existing review part of this course. The Octave/MAT

  • MeachineLearning_NG 吴恩达机器学习coursera课程 欢迎大家'star',学习交流 Fork或借鉴请注明出处 @ChungKing . Th 学习机器学习,《西瓜书》讲得最系统,对于里面的推导过程有些不详细,,已经有一些热心的小伙伴开源了《南瓜书》,大家可以多看看 吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记打印版 课程地址:https://www.coursera.org/co

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