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很多人因为人工智能的大火,转变了职业规划或研究方向,开始了学习相关领域的知识之路,虽说人工智能领域应用很广泛,涉及到的知识的也很广泛,但机器学习作为基础知识是每个人必须要了解的知识。
机器学习的相关资料相信网上有很多,但很多都不成体系,只靠一些零碎的知识点是难以学好机器学习相关知识的,并且机器学习的一些概念很抽象难以理解,故知道一些高质量的网站和文章,对于初学者是很有帮助的。下面我整理了最近几年在学习中的遇到的网站和文章,希望能帮助大家学习:
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这个网址包含了机器学习的基础知识,你在博客看到的一些内容,大部分都是从它上面来的,不要因为的它是英文就害怕,可以使用浏览器的翻译工具辅助查看,
你要觉得scikit-learn这个网址读起来很吃力,那么下面这个网址很适合你,这个网站不必scikit-learn差,对于小白来说很友好。
当然机器学习这么重要,肯定有优秀的github项目,下面就该项目的网址,希望能帮助到你。
https://github.com/apachecn/AiLearninggithub.com
当然优秀的人总想搞明白机器学习后面的原理,不满足于代码层面的东西,但学习机器学习经典书籍有点困难,
南瓜书PumpkinBookhttps://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/
学习过程中,总对一些模型的参数,没有清晰地认识,那么这个网址可以帮助你,只需要调整几个参数,就可以看到相关的训练过程,是不是很激动!!!
相信你在后续学习中,会接触到xgboost这个算法,那么就需要安装对应地库,到时你就可以下载了,当然这个网站也包含了其他的库,当你遇到pip install老是失败的时候,就可以用到这个网站了。
在数据分析中或在训练机器模型的过程中,可视化是必不可少,该网站提供了大量的相关案例,只需修改一个地方,即可将结果很形象地展示出来:
Gallery — Matplotlib 3.4.3 documentationhttps://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
你是不是遇到在学习各种算法时,没有数据的情况的,那么这个网站可以帮助你,该网站博包含了大部分机器学习案例案例常用的数据集,可以按照需求手动下载数据。
UCI Machine Learning Repositoryhttp://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
以上就是一些常用的学习网址和资料,希望能帮助大家的学习!!
我撤了!!
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