机器学习笔记

今天听了关于机器学习的一些知识，记录下来方便以后学习。

机器学习常用算法

决策树

K近邻算法（KNN）

朴素贝叶斯

逻辑回归

支持向量（SVM）

神经网络（BPNN，ANN）

 

机器学习常用资料

视频课程：

http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html  andrew ng斯坦福大学公开课

https://www.coursera.org/course/ml 简单入门

https://www.coursera.org/course/ntumlone 台湾大学

 

书本：

机器学习-Tom M.Mitchell 偏理论和数学

统计学方法-李航 偏理论和数学

机器学习实践 - 通过实例来讲解

数据挖掘十大算法

大数据时代 - 互联网大规模数据挖掘

集体智慧编程

Pattern Recognition And Machine Learning（机器学习的圣经）

 

在线实战类网站

http://www.kaggle.com/ 可以赚钱

http://openresearch.baidu.com 百度研究者社区 

 

 

开源工具：

WEKA(基于java的机器学习算法最全面最易用的开源软件)

www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

 

scikit（python语言的）

https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/

 

NLTK(Python 的自然语言处理开源库)

http://nltk.org/

 

mahot(阿帕奇基金下项目，可以与hadoop天然结合)

http://mahout.apache.org/

 

libsvm（支持向量机界最牛的）

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

 

 

数据堂：

www.datatang.com

 

百度开放研究社区

openresearch.baidu.com

 

搜狗实验室

www.sogou.com/labs/

 

UCI Machine Learning Repository

http://archive.ics.uci.edu/ml/