ValeraKaravai/knowledge_base

Knowledge base

База знаний ML/Статистика. Статьи, разборы задач.

Языки: Python, R.

Материалы

Основы

1. The elements of Statistical Learning by T. Hastie, J. Friedman: http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn
2. Lectures by Andrew Ng on Coursera: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
3. Н.И. Чернова, математическая статистика http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/ms_nsu07.pdf
4. Funny: http://www.statcats.ru/p/blog-page_29.html

Advance

1. https://github.com/esokolov/ml-course-msu
2. https://github.com/diefimov/MTH594_MachineLearning
3. Воронцов: http://www.machinelearning.ru/wiki/

My work

Тема	Материалы	Конспект/Notebook	Other
01 Intro Python	Введение в NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn Шпаргалка по pandas	Notebook lecture Notebook hw Шпаргалка	ods ml course Соколов Слайды знакомство с Pandas scipy лекции
02 Visualization	Визуализация в питоне (plot, plotly, seaborn) Анализ оттока с графиками	Notebook lecture Notebook hw
03 Rpackage	Введение в создание пакета R Пример пакета	Rpackage slide	Hadley about rpackage
04_Tensorflow	Intro Tensorflow Реализация preprocessing данных с apache-beam	Intro,install Example preprocessing data	Документация TF Get started Apache beam
06_tree	Intro Decision Tree and kNN	Intro