比较全面的机器学习资源列表，涉及预备知识、理论、应用、课程与讲座等内容，希望对了解、自学机器学习的朋友有所帮助。（分享自：GitHub）

人工智能、深度学习与 Tensorflow 相关书籍、课程、示例列表是笔者 Awesome Links 系列的一部分；对于其他的资料集锦、模型、开源工具与框架请参考 DataScienceAI Links Series。本文推荐的部分开源书籍可以前往 Awesome-CS-Bo…

有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！

过去几年，卷积神经网络（CNN）成为一种前沿的计算机视觉工具，在业界和学界广泛应用。除了人脸识别和无人驾驶领域，CNN 这几年还在艺术领域广受欢迎，其中衍生出一个代表性技术就是“风格迁移”，根据这项技术诞生了很多美图应用，比如 2016 年大火的 Prisma APP。 “风格…

机器之心报道，参与：思源、路、泽南。 最优化方法一直主导着模型的学习过程，没有最优化器模型也就没了灵魂。好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的，它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助。 从最开始的批量梯度下降，到后来的随机梯度下降，然后到 Adam 等一大帮基于适应性学…

这里说说机器学习问题分析的一般性过程，尽管存在各种各样的机器学习问题，但大体上的步骤及最佳实践都有一定的套路。 以上等等等等。 待收集的数据可能是表格数据、一串实时数据，N维矩阵或其他类型数据，同时也可能是多种存储介质，通过ETL处理将混合的数据源转成我们需要的格式，生成结构化…

从人脸识别到自动驾驶，从机器翻译到游戏AI，机器学习已经是如今计算机应用领域当仁不让的明星。其只需改变训练所用的数据集即可适应不同的应用场景的特性，更是让论者如 Pedro Domingos 期待这条路的终点或可找到能够彻底理解世界规律的“终极算法”。一直以来，这个重要的领域由…

如何利用相对廉价的机器搭建分布式超大规模机器学习集群是一件非常复杂的事情，对工程和算法都有极高的要求，从Spark到李沐的通用参数服务器，业界对此都进行过哪些尝试？本文尝试梳理一下这方面的历史和当前最佳实践。