機器學習資料整理,收藏了不後悔

2021-07-16 18:12:28 字數 804 閱讀 3848

學習machine learning也有很長一段時間了,前段時間在*****中應用了gtb(gradient tree boosting)演算法。在我的資料集上gtb的performance比random forest要稍微強一點,整個experiment做完之後,有許多東西都來不及及時整理,很多都遺忘了。打算接下來的時間裡,好好整理下自己的學習資料,這份資料絕對不是一時半會就整理得完的,先開個頭吧,以後會間斷性更新該blog的。

下面來做個資料整理吧。

機器學習的書籍很多,下面推薦幾本本人用過而且覺得還不錯的書籍。優於機器學習是一門跨領域的學科,所以在書籍上並非全是機器學習的書籍:

機器學習的tools很多,這裡只列出幾個參考工具。

下面給出乙個比較圖,具體想要學什麼,還需自己抉擇。

機器學習最近在國內比較火,許多培訓機構都相應的開了該門課程,如果想要聽中文教程的,可以去網上搜尋下,這裡就不給培訓機構打廣告了。

大牛們的部落格,會讓你感到興奮,讓你覺得你不是乙個人在奮鬥,讓你時刻記住你的前方已經有很多的學者正在等著你,你要加油。他們的經驗會讓我們少走些冤枉路,能讓我們在他們的基礎上進一步理解。下面推薦幾個我所知道的或者說我了解到的幾位牛人部落格和幾篇文章:

關於資料分析的競賽,國內國外都有,下面推薦幾個比較火的競賽** :

下面是本人在csdn雲計算欄目發布的翻譯文章,如有翻譯不準確的地方,還望多多包涵,希望能給大家帶來點幫助,譯文列表如下:

下面是相關譯者的譯文,僅供參考:

從這些牛人的部落格中,你能學到很多。慢慢地你會體會到,不是你乙個人在戰鬥,還有很多人,所以你不用害怕

孤獨。

、觀點、技術研究中心。

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