学习资料大放送

最近有许多小伙伴问我怎么入门机器学习和大数据,为了解答大家的疑惑,为此专门写下这篇文章,希望对大家有所帮助。文章最后还有大量的学习资料哦。


入门机器学习


机器学习是一门多学科融合的科学,对初学者的要求也比较高,基本要求有如下几点。

       (一)数学方面:高等数学+线性代数+概率论。这些课程可以先了解,等到学习机器学习遇到特定的知识时再逐渐加深。

       (二)编程方面:机器学习对编程有一定的要求,编程语言最好是Python,因为这方面的资料比较多。


有了以上的基础之后,大家可以看一些基础视频课程,比如网易公开课上斯坦福大学Andrew ng教授的机器学习课程,这公认为是最好的基础视频。还有在哔哩哔哩上的台湾大学李宏毅教授的视频课程,小编认为这课程还是很有趣的,李宏毅教授讲课很风趣,并且课程注重实践。


对机器学习有了整体的认识之后,为了提高理论可以看李航的《统计学习方法》,为了提高实践,可以看《机器学习实战》,这些资料的PDF,本文最后都有下载链接。


最后大家可以做一些实践的项目,比如在Kaggle比赛上参加比赛,也可以看《推荐系统实践》。继续学习就要多实践,多看论文。


入门大数据


小编觉得学习大数据的门槛比机器学习低多了,只要你有JAVA语言基础就可以学习大数据。但是想要在大数据上有一番造诣,我觉得难度也很大。


目前主流的大数据处理框架是Hadoop和Spark,Hadoop主要应用在批处理计算,而Spark是多种计算模式的融合,小编觉得未来Spark应该是主流吧,但目前Hadoop是主流。


学习Hadoop可以看潭州学院的公开课视频,本文有视频百度云链接。PDF资料有《深入理解大数据 大数据处理和编程实践》、《Hadoop技术内幕》等。


学习大数据一定要有项目经历,因为只有在项目中才能深刻理解大数据。深入学习可以看Hadoop和Spark的源码,多看论文。


学习资料


机器学习PDF资料

百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1sTnXrKQAZR3VoaqFrAO9gA

密码:pdtz


大数据视频资料

百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1EOZsWW1Pp1ospEPVRiF0GQ

密码:d25d


大数据PDF资料

百度云链接:https://pan.baidu.com/s/161Ckvx30vBcGEczLPGEFiA

密码:jjt7


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