机器学习&人工智能博文链接汇总

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蜗牛的历程：

[入门问题]
[机器学习]
[聊天机器人]
[好玩儿的人工智能应用实例]
[TensorFlow]
[深度学习]
[强化学习]
[神经网络]
[自然语言处理]
[数据科学]
[Python]
[Java]
[机器学习－－初期的笔记]
[学习路线]
[软件安装]
[面试]
[读论文]

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入门问题

1. 简单粗暴地入门机器学习
2. 机器学习的技术栈及应用实例脑洞
3. 深度学习相关最新图书推荐

机器学习

[Kaggle]－－由此来看实战是什么样的

2. 一个框架解决几乎所有机器学习问题
3. 通过一个kaggle实例学习解决机器学习问题
4. 从 0 到 1 走进 Kaggle
5. Kaggle 神器 xgboost

[基础]－－一些基本概念和小技巧

1. 轻松看懂机器学习十大常用算法
2. 特征工程怎么做
3. 机器学习算法应用中常用技巧-1
4. 机器学习算法应用中常用技巧-2
5. 凸优化有什么用
6. 如何选择优化器 optimizer
7. 为什么要用交叉验证
8. 用学习曲线 learning curve 来判别过拟合问题
9. 用验证曲线 validation curve 选择超参数
10. 用 Grid Search 对 SVM 进行调参
11. 用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集
12. PCA 的数学原理和可视化效果
13. 用线性判别分析 LDA 降维
14. 机器学习中常用评估指标汇总
15. 什么是 ROC AUC
16. 简述极大似然估计
17. LightGBM 如何调参

[算法]－－通俗易懂讲算法

1. Logistic Regression 为什么用极大似然函数
2. Logistic regression 为什么用 sigmoid ？
3. SVM 的核函数选择和调参
4. 决策树的python实现
5. CART 分类与回归树
6. Bagging 简述
7. Adaboost 算法
8. 浅谈 GBDT
9. 详解 Stacking 的 python 实现
10. 用ARIMA模型做需求预测
11. 推荐系统

[Sklearn]

1. Sklearn 快速入门
2. 了解 Sklearn 的数据集

[Scala]

1. 手把手用 IntelliJ IDEA 和 SBT 创建 scala 项目

聊天机器人

1. 开启聊天机器人模式
2. 用 TensorFlow 做个聊天机器人

[论文]

1. 使聊天机器人具有个性
2. 使聊天机器人的对话更有营养

好玩儿的算法应用实例

2. 5分钟构建一个自己的无人驾驶车
3. 自己动手写个聊天机器人吧
4. 自己写个 Prisma
5. 用 TensorFlow 创建自己的 Speech Recognizer
6. 用 TensorFlow 让你的机器人唱首原创给你听
7. 如何自动生成文章摘要
8. 一个 tflearn 情感分析小例子
9. AI 在 marketing 上的应用

论文 ｜ AlphaGo Zero 的模型和算法
AlphaGo Zero 初探

TensorFlow

用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

TensorFlow-11-策略网络
TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型
TensorFlow-9-词的向量表示
TensorFlow-8-详解 TensorBoard－如何调参
TensorFlow-7-TensorBoard Embedding可视化
TensorFlow-6-TensorBoard 可视化学习
TensorFlow－5: 用 tf.contrib.learn 来构建输入函数
TensorFlow-4: tf.contrib.learn 快速入门
TensorFlow－3: 用 feed-forward neural network 识别数字
TensorFlow-2: 用 CNN 识别数字
TensorFlow－1: 如何识别数字

1. TensorFlow 入门
2. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
3. 用 Tensorflow 建立 CNN

深度学习

1. 深度学习的主要应用举例

[实践技巧]

2. 为什么在优化算法中使用指数加权平均
3. 为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例
4. 梯度消失问题与如何选择激活函数

[cs230]

1. cs230 深度学习 Lecture 2 编程作业： Logistic Regression with a Neural Network mindset

[Keras]

1. 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络

强化学习

1. 强化学习是什么
2. 一文了解强化学习

David Silver深度强化学习第1课

神经网络

神经网络

• 神经网络的前世
• 神经网络 之 感知器的概念和实现
• 神经网络 之 线性单元
• 什么是神经网络
• 手写，纯享版反向传播算法公式推导
• 常用激活函数比较
• 什么是 Dropout

CNN

• 图解何为CNN
• 用 Tensorflow 建立 CNN
• 按时间轴简述九大卷积神经网络

RNN

• 详解循环神经网络(Recurrent Neural Network)
• 图解RNN
• CS224d－Day 5: RNN快速入门
• 用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
• 用 RNN 训练语言模型生成文本
• RNN与机器翻译
• 用 Recursive Neural Networks 得到分析树
• RNN的高级应用

LSTM

• 详解 LSTM
• 用 LSTM 来做一个分类小问题
• 用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子

双向 LSTM

• 双向 LSTM

seq2seq

• seq2seq 入门
• seq2seq 的 keras 实现

Doc2Vec

• 用 Doc2Vec 得到文档／段落／句子的向量表达

Attention

• attention 机制入门

GAN

• GAN 的 keras 实现

自然语言处理

[cs224d]

Day 1. 深度学习与自然语言处理 主要概念一览
Day 2. TensorFlow 入门
Day 3. word2vec 模型思想和代码实现
Day 4. 怎样做情感分析
Day 5. CS224d－Day 5: RNN快速入门
Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
Day 7. 用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
Day 8. 用 RNN 训练语言模型生成文本
Day 9. RNN与机器翻译
Day 10. 用 Recursive Neural Networks 得到分析树
Day 11. RNN的高级应用

1. 一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词

几种简单的文本数据预处理方法
中文分词常用方法简述

读书（思维导图）

读书｜《推荐系统实践》
读书｜《Mastering Machine Learning with Python in Six Steps》

Kaggle winner 方案

Kaggle winner 方案 | Instacart Market Basket Analysis: 2nd place
Kaggle winner 方案简介 | Understanding the Amazon from Space: 1st place

数据科学

1.［图解DS基础概念］AB Testing, Type 1 / 2 Error
2.［图解DS基础概念］Critical value，Alpha，Z－score，P－value 关系

Python

1. Pandas常用命令－1

2. Pandas常用命令－2

3. Pandas QQ聊天记录分析

4. Python 爬虫 1 快速入门

5. Python 爬虫 2 爬取多页网页

Java

入门 Java 系列汇总：
2 天入门 Java－Day 1
Day 1-Java-imooc－2.变量常量
Day 1-Java-imooc－3.运算符
Day 1-Java-imooc－4.流程控制语句
Day 1-Java-imooc－5.数组
Day 1-Java-imooc－6.方法
2 天入门 Java－Day 2
Day 2-Java－imooc－8-封装
Day 2-Java－imooc－9-继承
Day 2-Java－imooc－10-多态

机器学习－－初期的笔记很粗糙

1. 机器学习－多元线性回归
2. Udacity-Machine Learning纳米学位－学习笔记1
3. Machine Learning Notes-Decision Trees-Udacity
4. Machine Learning Notes-Linear Regression-Udacity
5. 支持向量机
6. 神经网络
7. Instance Based Learning
8. Ensemble Learners

路线

1. 数据科学家养成路线
2. 纯粹的数学之美
3. Python很强大
4. 一张图带你看懂何为数据分析
5. 如何成为一名数据科学家并得到一份工作

软件安装

［MySQL］

1. 5分钟入门MySQL Workbench
2. 图解Mac下如何安装管理MySQL

［Virtualenv］

1. 详解Mac配置虚拟环境Virtualenv，安装Python科学计算包

面试

1. 面试官是怎么看你的Github profile

［Leetcode］

LEETCODE - Linked List 题目思路汇总

读论文

1. Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence

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