机器学习入门资料汇总

机器学习入门资源不完全汇总

一、基本概念
机器学习 机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

二、入门攻略
大致分三类： 起步体悟，实战笔记，行家导读

机器学习入门者学习指南 @果壳网
(2013) 作者白马
-- [起步体悟] 研究生型入门者的亲身经历
有没有做机器学习的哥们？能否介绍一下是如何起步的 @ourcoders
-- [起步体悟] 研究生型入门者的亲身经历，尤其要看reyoung的建议
tornadomeet
机器学习 笔记 (2013) -- [实战笔记] 学霸的学习笔记，看看小伙伴是怎样一步一步地掌握“机器学习”
Machine
Learning Roadmap: Your Self-Study Guide to Machine Learning (2014) Jason Brownlee -- [行家导读] 虽然是英文版，但非常容易读懂。对Beginner,Novice,Intermediate,Advanced读者都有覆盖。
A Tour of Machine Learning Algorithms （2013） 这篇关于机器学习算法分类的文章也非常好
Best Machine Learning Resources for Getting
Started（2013） 这片有中文翻译
机器学习的最佳入门学习资源 @伯乐在线 译者
programmer_lin
三、更多攻略
机器学习该怎么入门 @知乎 (2014)
What's the easiest way to learn machine learning @quora
(2013)
What is the best way to study machine learning @quora (2012)
Is there any roadmap for
learning Machine Learning (ML) and its related courses at CMU Is there any roadmap for learning Machine Learning (ML) and its related courses at CMU(2014)
四、课程资源
Tom Mitchell 和 Andrew Ng 的课都很适合入门

2008年Andrew Ng CS229 机器学习 -- 这组视频有些年头了，主讲人这两年也高大上了.当然基本方法没有太大变化，所以课件PDF可下载是优点。中文字幕视频@网易公开课 | 英文版视频@youtube |课件PDF@Stanford
2011 Tom Mitchell(CMU)机器学习
2012年余凯(百度)张潼(Rutgers) 机器学习公开课 -- 内容更适合进阶 课程主页@百度文库 ｜ 课件PDF@龙星计划
2013年Yaser Abu-Mostafa (Caltech) Learning from Data -- 内容更适合进阶课程视频,课件PDF@Caltech
2014年 林軒田(国立台湾大学) 機器學習基石 (Machine Learning Foundations) -- 内容更适合进阶，華文的教學講解课程主页
2014 Andrew Ng (Stanford)机器学习