开始写机器学习系列文章（边学边写）

V2EX = way to explore

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这是一个创建于 2779 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

上次收集机器学习资料： https://www.v2ex.com/t/353755

反馈不是太多，我最几天自己慢慢学了起来，打算边学习边写点文章

数学方面
- 高数
- 线性代数
- 概率
- 统计
Python
- numpy
- pandas
- matplotlib

结合 gitbook 上的这本书： https://www.gitbook.com/book/wizardforcel/guide-to-data-mining

先拿第二章和第三章的内容来熟悉一下 numpy 和 pandas ： http://www.jianshu.com/p/441368fcb8a7

numpy 和 pandas 确实很好用！

以后所有的文章更新，都会在这个主题下 append 。如果有新的资料，我会到收集机器学习资料的主题下 append

第 1 条附言 · 2017-05-21 17:50:33 +08:00

由于简书不支持目录，latex 语法，今天用 github + hexo + next 主题建了一个网站，以后所有的技术文章都会在这个网站写作

网址：zhouww.com

当然访问 duohappy.github.io 也行的

11 条回复 • 2017-04-16 21:43:43 +08:00

cpygui

2017-04-15 17:26:21 +08:00

神经网络就是个 restrict Boltzmann machine 的 stack
安利个 repo
https://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines

ansheng

2017-04-15 18:23:59 +08:00

不如先看看[Python 全栈之路系列文章]( https://blog.ansheng.me/article/python-full-stack-way/)

kingcos

2017-04-15 20:36:45 +08:00 via iPhone

收藏…有时间一定要学学…😂

4ier

2017-04-15 21:40:38 +08:00 via Android

码

kingcos

2017-04-15 22:41:39 +08:00

对了，楼主学习数学这方面有什么好的资料或者推荐么？

GjriFeu

2017-04-15 23:01:39 +08:00

mark 一下，想入门

wisefree

2017-04-16 10:35:47 +08:00

@cpygui 谢谢啦

wisefree

2017-04-16 10:36:43 +08:00

@kingcos 暂时还没有，还在用常规的大学教材，对有疑惑的地方，可以在网上找找视频看看

yang2yang

2017-04-16 14:43:31 +08:00

围观

manifold

2017-04-16 20:17:48 +08:00

推荐 NYU 的 https://davidrosenberg.github.io/ml2015
感觉比 Andrew Ng 讲的清楚， linear model 讲的很好

wisefree

2017-04-16 21:43:43 +08:00

@manifold 谢谢推荐，：）