Материалы по машинному обучению: проверенные книги, онлайн-курсы, видеолекции, репозитории, вопросы с собеседований, тренировочные задачи.
-
– M. Kuhn, K. Johnson (2013) – D.Barber (2015) – Boris Mirkin – Hal Daumé III (другая ссылка) – Jiawei Han et. al. – Lillian Pierson (2015) – Carl E. Rasmugit lssen, Christopher K. I. Williams – Nada Lavrac, Saso Dzeroski – David MacKay – Nils J Nilsson (1997) – Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar (2012) – Andrew Ng – D. Michie, D. J. Spiegelhalter – P. Flach (2012) — soulmachine (2015) – C. M. Bishop (2006) – Peter Harrington (free) – Richard S. Sutton, Andrew G. Barto — перевод Mining Massive Datasets – Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman — Л. П. Коэльо, В. Ричарт (2016) — диссертация А. Гущина
- Пост на reddit: Machine Learning Books; — более 100 бесплатных книг по Data Science; — ещё 16 бесплатных книг по ML; ;
- Coursera:
-
от Andrew Ng (Stanford University) – самый популярный курс по машинному обучению (осторожно, вместо стандартных Питона или R – Matlab/Octave);
- Специализация Машинное обучение от МФТИ и Яндекса. У меня по этой специализации есть аккуратный
репозиторий; — очень доходчивый курс, подходит в качестве самого первого курса по ML; ; от University of Pennsylvania; от The Ohio State University; от МФТИ, ведёт Райгородский А.М.; , а также на OpenEdu — курс от МФТИ, ведёт Райгородский А.М.; от ВШЭ. Курс линейной алгебры для нематематических факультетов, подходит «для быстрого старта»; (Econometrics) — 10-недельный курс от ВШЭ; – курс о практическом применении статистики и анализа данных. Для людей, разочаровавшихся в DS и не понимающих, на кой это всё; от University of Michigan; от Stanford University; - Специализация Machine Learning от Washington University.
-
; ; — this will teach you the end-to-end process of investigating data through a machine learning lens; – подробный курс для новичков;
-
; ; ; ;
-
; – К. В. Воронцов; – К. В. Воронцов; , одного из основных курсов в Школе Анализа Данных Яндекса. Преподаватель — Константин Вячеславович Воронцов; с конспектами, кодом и прочими материалами к семинарам по машинному обучению ВМК МГУ; ; 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; по data science в Trello — проверенные материалы, организованные по темам (expertise tracks, языки программирования, различные инструменты); для тренировочных задачек (toy data problem) в Data Science; (
- Очень подробный ответ на вопрос What should I learn in data science in 100 hours?; – ежедневный план обучения для того, чтобы стать специалистом в машинном обучении; ; course materials, Moscow Institute of Physics and Technologies;
repo on github) with Python Jupyter notebook and scikit-learn; — огромный список вопросов для подготовки к интервью на позицию data scientist’а; открытых источников данных, на которых можно найти бесплатные датасеты;