“机器学习初学者”公众号于2018年9月由黄海广博士开设，自开通以来，受到广大机器学习爱好者广泛好评。在2019年的第一个工作日，将2018年发布的所有文章进行归类汇总。
机器学习资源\
- 良心推荐：机器学习入门资料汇总及学习建议（2018版）
- 黄海广博士的github镜像下载（机器学习及深度学习资源）
- 吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记打印版
- 吴恩达老师机器学习教程中文笔记-在线版
- Coursera机器学习课程代码作业-Python版本
- Deeplearning.ai深度学习课程笔记-在线版
- 首发：深度学习测试题中英对照版
- 机器学习必备宝典-《统计学习方法》的python代码实现、电子书及课件
- 斯坦福大学机器学习课程资料-吴恩达老师主讲（2008版）
- 机器学习训练秘籍完整中文版下载（吴恩达老师新作）
- 首发：深度学习入门宝典-《python深度学习》原文代码中文注释版及电子书
- 强烈推荐的TensorFlow、Pytorch和Keras的样例资源（深度学习初学者必须收藏）
- 机器学习小抄-（像背托福单词一样理解机器学习）
- 深度学习初学者的另一份小抄-《一天学懂深度学习（李宏毅）》（中文标注）
- 一些NLP的入门资料参考
- 革命性提升-宇宙最强的NLP预训练BERT模型（附官方代码）
- 50个最佳机器学习公共数据集
机器学习大师之作
开源案例和方案
- 首发：台大林轩田《机器学习基石》系列课程教材的习题解答和实现
- CTR预估系列：DeepCTR 一个基于深度学习的CTR模型包
- 开源-BDCI2018面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型Top1解决方案和代码
- 开源-BDCI2018供应链需求预测模型第一名解决方案和代码
- 海洋大数据应用思考（附资料下载）\
机器学习论文
硬件和环境配置
- Ubuntu 18.04深度学习环境配置（CUDA9.0+CUDNN7.4+TensorFlow1.8）
- 深度学习主机环境配置: Win10+Nvidia GTX1080i+CUDA8.0+CUDDN6
Python基础
- 学习python入门的个人建议及资料
- 两天入门Python基础（附代码实现）
- 学完可以解决90%以上的数据分析问题-利用python进行数据分析第二版（代码和中文笔记）
- python绘图工具基础-matplotlib学习之基本使用
- 适合初学者快速入门的Numpy实战全集
- python进阶之多进程
科研入门
- 机器学习的数学基础
- 吐血推荐收藏的学位论文排版教程（完整版）
- 科研工作者的神器-zotero论文管理工具
- 如何做视频教程笔记
- 给初学者推荐一个摆脱变量命名纠结的神器
- SQL语法如何入门？（附资料下载）
项目合作
过时文章
过时资料指的是新的文章已经涵盖了旧文章内容，不需要再看了。
杂谈
总结和建议\
本文对“机器学习初学者”公众号2018年的所有文章进行了汇总，希望对广大机器学习爱好者有所帮助。
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