MachineLearning

ApacheCN 开源组织: https://github.com/apachecn/organization

欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远

ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】
Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网)
电子版书籍：【机器学习实战-中文版-带目录版.pdf】
-- 感谢群小哥哥：Wizard Zhang 生成的电子书《机器学习实战-ApacheCN.pdf》
视频已更新完成，如果你觉得有价值，请帮忙点 Star【后续组织学习活动：sklearn、kaggle、 Pytorch 和 tensorflow】
-- 视频网站：优酷／bilibili / Acfun / 网易云课堂，可直接在线播放。（最下方有相应链接）
-- 群小哥哥：红色石头的机器学习之路: **大学林轩田机器学习基石课程 - 系列学习笔记
推荐一个机器学习笔记: https://feisky.xyz/machine-learning

机器学习

模块	章节	类型	负责人(GitHub)	QQ
机器学习实战	第 1 章: 机器学习基础	介绍	@毛红动	1306014226
机器学习实战	第 2 章: KNN 近邻算法	分类	@尤永江	279393323
机器学习实战	第 3 章: 决策树	分类	@景涛	844300439
机器学习实战	第 4 章: 朴素贝叶斯	分类	@wnma3mz @分析	1003324213 244970749
机器学习实战	第 5 章: Logistic回归	分类	@微光同尘	529925688
机器学习实战	第 6 章: SVM 支持向量机	分类	@王德红	934969547
网上组合内容	第 7 章: 集成方法（随机森林和 AdaBoost）	分类	@片刻	529815144
机器学习实战	第 8 章: 回归	回归	@微光同尘	529925688
机器学习实战	第 9 章: 树回归	回归	@微光同尘	529925688
机器学习实战	第 10 章: K-Means 聚类	聚类	@徐昭清	827106588
机器学习实战	第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析	频繁项集	@刘海飞	1049498972
机器学习实战	第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集	频繁项集	@程威	842725815
机器学习实战	第 13 章: 利用 PCA 来简化数据	工具	@廖立娟	835670618
机器学习实战	第 14 章: 利用 SVD 来简化数据	工具	@张俊皓	714974242
机器学习实战	第 15 章: 大数据与 MapReduce	工具	空缺 - 有兴趣私聊片刻	842376188
Ml项目实战	第 16 章: 推荐系统	项目	空缺 - 有兴趣私聊片刻	842376188

深度学习(DeepLearning) —— 正在更新迭代

1.) 入门介绍
2.）代码位置：src/py2.x or py3.x/DL

自然语言处理(NLP) - 百度公开课（使用场景了解）

第一部分入门介绍

1.) 自然语言处理入门介绍

第二部分机器翻译

2.) 机器翻译

第三部分篇章分析

第四部分 UNIT-语言理解与交互技术

4.) UNIT-语言理解与交互技术

自然语言处理(NLP) - 相关项目

入门教程需看资料: https://github.com/apachecn/MachineLearning/tree/dev/docs/NLP

中文分词：

构建DAG图
动态规划查找，综合正反向（正向加权反向输出）求得DAG最大概率路径
使用了SBME语料训练了一套 HMM + Viterbi 模型，解决未登录词问题

1.文本分类（Text Classification）

文本分类是指标记句子或文档，例如电子邮件垃圾邮件分类和情感分析。

下面是一些很好的初学者文本分类数据集。

路透社Newswire主题分类（路透社-21578）。1987年路透社出现的一系列新闻文件，按类别编制索引。另见RCV1，RCV2和TRC2。
[IMDB电影评论情感分类]（斯坦福）（http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/）。来自网站imdb.com的一系列电影评论及其积极或消极的情绪。
新闻组电影评论情感分类（康奈尔）。来自网站imdb.com的一系列电影评论及其积极或消极的情绪。

有关更多信息，请参阅帖子：单标签文本分类的数据集。

情感分析

比赛地址: https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial

方案一(0.86)：WordCount + 朴素 Bayes
方案二(0.94)：LDA + 分类模型（knn/决策树/逻辑回归/svm/xgboost/随机森林）
- a) 决策树效果不是很好，这种连续特征不太适合的
- b) 通过参数调整 200 个topic，信息量保存效果较优（计算主题）
方案三(0.72)：word2vec + CNN
- 说实话：没有一个好的机器，是调不出来一个好的结果 (: 逃

通过AUC 来评估模型的效果

2.语言模型（Language Modeling）

语言建模涉及开发一种统计模型，用于预测句子中的下一个单词或一个单词中的下一个单词。它是语音识别和机器翻译等任务中的前置任务。

它是语音识别和机器翻译等任务中的前置任务。

下面是一些很好的初学者语言建模数据集。

古腾堡项目，一系列免费书籍，可以用纯文本检索各种语言。
还有更多正式的语料库得到了很好的研究; 例如：布朗大学现代美国英语标准语料库。大量英语单词样本。谷歌10亿字语料库。

文本纠错

bi-gram + levenshtein

3.图像字幕（Image Captioning）

mage字幕是为给定图像生成文本描述的任务。

下面是一些很好的初学者图像字幕数据集。

上下文中的公共对象（COCO）。包含超过12万张带描述的图像的集合
Flickr 8K。从flickr.com获取的8千个描述图像的集合。
Flickr 30K。从flickr.com获取的3万个描述图像的集合。欲了解更多，请看帖子：

探索图像字幕数据集，2016年

4.机器翻译（Machine Translation）

Encoder + Decoder(Attention)
参考案例: http://pytorch.apachecn.org/cn/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html

机器翻译是将文本从一种语言翻译成另一种语言的任务。

下面是一些很好的初学者机器翻译数据集。

加拿大第36届议会的协调国会议员。成对的英语和法语句子。
欧洲议会诉讼平行语料库1996-2011。句子对一套欧洲语言。有大量标准数据集用于年度机器翻译挑战; 看到：

统计机器翻译

5.问答系统（Question Answering）

问答是一项任务，其中提供了一个句子或文本样本，从中提出问题并且必须回答问题。

下面是一些很好的初学者问题回答数据集。

斯坦福问题回答数据集（SQuAD）。回答有关维基百科文章的问题。
Deepmind问题回答语料库。从每日邮报回答有关新闻文章的问题。
亚马逊问答数据。回答有关亚马逊产品的问题。有关更多信息，请参阅帖子：

数据集：我如何获得问答网站的语料库，如Quora或Yahoo Answers或Stack Overflow来分析答案质量？

6.语音识别（Speech Recognition）

语音识别是将口语的音频转换为人类可读文本的任务。

下面是一些很好的初学者语音识别数据集。

TIMIT声学 - 语音连续语音语料库。不是免费的，但因其广泛使用而上市。口语美国英语和相关的转录。
VoxForge。用于构建用于语音识别的开源数据库的项目。
LibriSpeech ASR语料库。从LibriVox收集的大量英语有声读物。

7.自动文摘（Document Summarization）

textrank

文档摘要是创建较大文档的简短有意义描述的任务。

下面是一些很好的初学者文档摘要数据集。

法律案例报告数据集。收集了4000份法律案件及其摘要。
TIPSTER文本摘要评估会议语料库。收集了近200份文件及其摘要。
英语新闻文本的AQUAINT语料库。不是免费的，而是广泛使用的。新闻文章的语料库。欲了解更多信息：

文档理解会议（DUC）任务。在哪里可以找到用于文本摘要的良好数据集？

命名实体识别

Bi-LSTM CRF
参考案例: http://pytorch.apachecn.org/cn/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html

进一步阅读

如果您希望更深入，本节提供了其他数据集列表。

网站视频

知乎问答-爆炸啦-机器学习该怎么入门？

当然我知道，第一句就会被吐槽，因为科班出身的人，不屑的吐了一口唾沫，说傻X，还评论 Andrew Ng 的视频。。

我还知道还有一部分人，看 Andrew Ng 的视频就是看不懂，那神秘的数学推导，那迷之微笑的英文版的教学，我何尝又不是这样走过来的？？我的心可能比你们都痛，因为我在网上收藏过上10部《机器学习》相关视频，外加国内本土风格的教程：7月+小象等等，我都很难去听懂，直到有一天，被一个百度的高级算法分析师推荐说：《机器学习实战》还不错，通俗易懂，你去试试？？

我试了试，还好我的Python基础和调试能力还不错，基本上代码都调试过一遍，很多高大上的 "理论+推导"，在我眼中变成了几个 "加减乘除+循环"，我想这不就是像我这样的程序员想要的入门教程么？

很多程序员说机器学习 TM 太难学了，是的，真 TM 难学，我想最难的是：没有一本像《机器学习实战》那样的作者愿意以程序员 Coding 角度去给大家讲解！！

最近几天，GitHub 涨了 300颗 star，加群的200人，现在还在不断的增加++，我想大家可能都是感同身受吧！

很多想入门新手就是被忽悠着收藏收藏再收藏，但是最后还是什么都没有学到，也就是"资源收藏家"，也许新手要的就是 MachineLearning(机器学习) 学习路线图。没错，我可以给你们的一份，因为我们还通过视频记录下来我们的学习过程。水平当然也有限，不过对于新手入门，绝对没问题，如果你还不会，那算我输！！

视频怎么看？

理论科班出身-建议去学习 Andrew Ng 的视频（Ng 的视频绝对是权威，这个毋庸置疑）
编码能力强 - 建议看我们的《机器学习实战-教学版》
编码能力弱 - 建议看我们的《机器学习实战-讨论版》，不过在看理论的时候，看教学版-理论部分；讨论版的废话太多，不过在讲解代码的时候是一行一行讲解的；所以，根据自己的需求，自由的组合。

循序渐进大体介绍：机器学习初学者建议 | ApacheCN

干货内容实际操作：MachineLearning(机器学习) 学习路线图

【免费】数学教学视频 - 可汗学院入门篇

@于振梓推荐: 可汗学院-网易公开课

概率	统计	线性代数
可汗学院(概率)	可汗学院(统计学)	可汗学院(线性代数)

机器学习视频 - ApacheCN 教学版


AcFun	B站

优酷	网易云课堂

【免费】机器/深度学习视频 - 吴恩达

机器学习	深度学习
吴恩达机器学习	神经网络和深度学习

项目负责人

Ml 第一期 (2017-02-27)

Ml 第二期 (2017-08-14)

Ml 第三期 (2018-04-16)

项目贡献者