Список материалов по машинному обучению

Математика

Список материалов по машинному обучению

Источник https://github.com/demidovakatya/vvedenie-mashinnoe-obuchenie

Оглавление

Библиотека ML-специалиста + выбор редакции:
- Дополнительные материалы к курсу «Введение в машинное обучение»
- Рекомендации от преподавателей специализации «Машинное обучение и анализ данных»
- Литература для поступления в ШАД
- Подборка научпоп-книг
По темам:
Онлайн-курсы (MOOC)
Чаты/паблики/каналы про ML

Календарь соревнований по анализу данных
Машинное обучение: вводная лекция – К. В. Воронцов
Lecture notes and code for Machine Learning practical course on CMC MSU
100+ Free Data Science Books – более 100 бесплатных книг по Data Science
16 Free Machine Learning Books — ещё 16 бесплатных книг по ML
Free O'Reilly data science ebooks
100 репозиториев по машинному обучению
awesome-machine-learning — A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software
Open Source Society University's Data Science course – this is a solid path for those of you who want to complete a Data Science course on your own time, for free, with courses from the best universities in the World
Доска по data science в Trello — проверенные материалы, организованные по темам (expertise tracks, языки программирования, различные инструменты)
Machine Learning Resource Guide
17 ресурсов по машинному обучению от Типичного Программиста
51 toy data problem in Data Science
Dive into Machine Learning
- Dive into Machine Learning repo on github
Data Science Interview Questions — огромный список вопросов для подготовки к интервью на позицию data scientist'а
Много книг по Natural Language Processing
Список открытых источников данных, на которых можно найти бесплатные датасеты
What should I learn in data science in 100 hours?
machine-learning-for-software-engineers - A complete daily plan for studying to become a machine learning engineer
Tutorials on topics in machine learning
Постоянно обновляющаяся подборка ссылок по датасаенсу
Teach yourself Machine Learning the hard way!
An article a week – list of good articles on ML/AI/DL
The most popular programming books ever mentioned on StackOverflow
Cookiecutter Data Science – A logical, reasonably standardized, but flexible project structure for doing and sharing data science work
awesome-datascience-ideas - A list of awesome and proven data science use cases and applications
machine-learning-surveys - A curated list of Machine Learning Surveys, Tutorials and Books
A hands-on data science crash course in Python by Bart De Vylder and Pieter Buteneers from CoScale

Библиотека ML-специалиста

A Course in Machine Learning - Hal Daumé III
A Probabilistic Theory of Pattern Recognition – Devroye, Gyorfi, Lugosi (pdf)
Applied Predictive Modeling – M. Kuhn, K. Johnson (2013)
Bayesian Reasoning and Machine Learning - D.Barber (2015) (pdf)
Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization - Boris Mirkin
Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms - M.J.Zaki, W.Meira Jr (2014) (pdf)
Data Mining: Concepts and Techniques - Jiawei Han et. al.
Data Science For Dummies – Lillian Pierson (2015)
Doing Data Science
Elements of Statistical Learning – Hastie, Tibshirani, Friedman (pdf)
Foundations of Machine Learning - Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar (2012)
Frequent Pattern Mining - Charu C Aggarwal, Jiawei Han (eds.) (pdf)
Gaussian Processes for Machine Learning - Carl E. Rasmugit lssen, Christopher K. I. Williams (pdf)
Inductive Logic Programming: Techniques and Applications - Nada Lavrac, Saso Dzeroski
Information Theory, Inference and Learning Algorithms – David MacKay
Introduction to Information Retrieval – Manning, Rhagavan, Shutze (pdf)
Introduction To Machine Learning - Nils J Nilsson (1997)
Introduction to Machine Learning – Smola and Vishwanathan (pdf)
Machine learning cheat sheet - soulmachine (2015) (pdf)
Machine Learning in Action - Peter Harrington
Machine Learning, Neural and Statistical Classification - D. Michie, D. J. Spiegelhalter
Machine Learning. The Art of Science of Algorithms that Make Sense of Data - P. Flach (2012)
Machine Learning - Tom Mitchell
Machine Learning – Andrew Ng
Mining Massive Datasets - Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
Pattern Recognition and Machine Learning - C.M.Bishop (2006)
Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers (free)
A Programmer's Guide to Data Mining – Ron Zacharski (pdf)
R in Action
Reinforcement Learning: An Introduction - Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
The LION Way Machine Learning plus Intelligent Optimization (pdf)
Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
Анализ больших наборов данных - перевод Mining Massive Datasets
Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин) – К. В. Воронцов (pdf)
Машинное обучение — Петер Флах (pdf)
Методы ансамблирования обучающихся алгоритмов — диссертация А. Гущина (pdf)
Построение систем машинного обучения — Л. П. Коэльо, В. Ричарт (2016)

Онлайн-курсы (MOOC)

Перечень лучших курсов по практически любым областям математики
Тонна разнообразных курсов по программированию, алгоритмам, в том числе 14 курсов по ML
Coursera:
- CS229: Machine Learning (Andrew Ng, Stanford University) – самый популярный курс по машинному обучению (осторожно, вместо стандартных Питона или R – Matlab/Octave)
- Специализация Машинное обучение и Анализ данных (Яндекс + МФТИ/MIPT)
  - мой репозиторий по этой специализации
- Machine Learning Foundations: A Case Study Approach (University of Washington)
- Data Science at Scale Specialization (University of Washington)
- Calculus: Single Variable Part 1 (University of Pennsylvania)
- Calculus One (The Ohio State University)
- Современная комбинаторика (А.М. Райгородский, МФТИ/MIPT)
- Теория вероятностей для начинающих (А.М. Райгородский, МФТИ/MIPT)
- Линейная алгебра (ВШЭ/HSE) — курс линейной алгебры для нематематических факультетов, подходит «для быстрого старта»
- Эконометрика (ВШЭ/HSE) (Econometrics)
- Business Analytics Specialization (University of Pennsylvania) – специализация о практическом применении статистики и анализа данных. Для людей, разочаровавшихся в DS и не понимающих, на кой это всё
- Social Network Analysis (University of Michigan)
- Social and Economic Networks: Models and Analysis (Stanford University)
- Recommender Systems Specialization (University of Minnesota)
- Build Intelligent Applications Specialization (University of Washington).
Udacity:
Edx:
Learning from Data (Caltech) – введение в машинное обучение (основная теория, алгоритмы и области практического применения)
Видеозаписи лекций Школы Анализа Данных (ШАД)
- Видеолекции курса «Машинное обучение» (К. В. Воронцов, ШАД)
Data Mining in Action course materials (МФТИ/MIPT)
Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению
Intro to Python for Data Science – основы Python и немного про NumPy
Основы статистики — качественное введение в статистику, целиком на русском языке
Data Science and Machine Learning Essentials (Microsoft)
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Stanford University) — отличный десятинедельный курс по нейросетям и компьютерному зрению
- repo on github
Mining Massive Datasets (Stanford University) - курс, основанный на книге Mining of Massive Datasets авторов Jure Leskovec, Anand Rajaraman, and Jeff Ullman (они же являются инструкторами этого курса)
CS109: Data Science (Harvard University)

Social

Обсуждение машинного обучения в мессенджерах (группы, каналы, чаты, сообщества).

Open Data Science
Посвященная московским ML-тренировкам группа в facebook
и группа вконтакте про тренировки по машинному обучению
Томская группа по машинному обучению
Slack Томской группы по ML
- форма регистрации
Паблики/группы вконтакте:
В телеграме:
Сабреддиты по машинному обучению и смежным темам (рекомендую посмотреть как минимум топ за всё время + sidebar):
People tweeting about ML and AI
Блоги по датасаенс-тематике + список:

смотрите раздел Математика

Добавить комментарий Отменить ответ