AI模型机器学习

机器学习资料汇总

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摘要: 机器学习的一些经典资料

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资料的侧重点

  • 频率派: 统计机器学习
  • 贝叶斯派: 概率图模型

书

小蓝书

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侧重点是频率派的统计机器学习。

  • 频率：感知机；kNN；朴素贝叶斯；决策树；逻辑回归；SVM；Boosting
  • 贝叶斯：EM；隐马尔可夫；条件随机场

西瓜书

比较全面，不特别深入，没有频率/贝叶斯的倾向。

PRML

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侧重点是贝叶斯派的概率图模型。

  • 频率：线性回归；线性分类；神经网络；核方法；稀疏核机
  • 贝叶斯：概率图模型；混合模型；近似算法；采样；连续型随机变量；时序数据；组合模型

MLAPP

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Kevin Murphy 的其它资料：

侧重点是贝叶斯派。

ESL

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侧重点是频率派。

花书

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针对深度学习的内容。

视频

台大 林轩田 机器学习基石，机器学习技法

百度网盘(7mde)

基石讨论基本问题。

技法讨论各种模型。

张志华 机器学习导论 统计机器学习

偏理论：

  • 机器学习导论偏统计
  • 统计机器学习偏贝叶斯

Ng CS229

B站

公式推导比较多。

徐益达 概率模型

讲的不多，深度比较深。但是 github 上的 Notes 很全面。

台大 李宏毅 ML MLDS

  • ML B站：CNN, RNN, LSTM 等
  • MLDS B站：深度学习里的正则化、优化、Seq2Seq、Attention 等
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