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jiangzhonglian Aug 24, 2018
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jiangzhonglian Aug 24, 2018
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jiangzhonglian Aug 24, 2018
8125a13
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4f7ba57
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jiangzhonglian Aug 24, 2018
2cb8eb9
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jiangzhonglian Aug 24, 2018
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jiangzhonglian Aug 24, 2018
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jiangzhonglian Aug 24, 2018
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Expand Up @@ -4,10 +4,10 @@

> **欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远**

* **ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】<a target="_blank" href="//shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef"><img border="0" src="/images/MainPage/ApacheCN-group.png" alt="ApacheCN - 学习机器学习群[629470233]" title="ApacheCN - 学习机器学习群[629470233]"></a>**
* **ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】<a target="_blank" href="//shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef"><img border="0" src="img/MainPage/ApacheCN-group.png" alt="ApacheCN - 学习机器学习群[629470233]" title="ApacheCN - 学习机器学习群[629470233]"></a>**
* **Machine Learning in Action (机器学习实战) | [ApacheCN(apache中文网)](http://cwiki.apachecn.org/)**
* 电子版书籍：[【机器学习实战-中文版-带目录版.pdf】](https://github.com/apachecn/MachineLearning/tree/master/books)
* -- 感谢 [群小哥哥：Wizard Zhang](https://github.com/wizardforcel) 生成的电子书[《机器学习实战-ApacheCN.pdf》](https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/books/机器学习实战-ApacheCN.pdf)
* 电子版书籍：[【机器学习实战-中文版-带目录版.pdf】](https://github.com/apachecn/AiLearning/tree/master/books)
* -- 感谢 [群小哥哥：Wizard Zhang](https://github.com/wizardforcel) 生成的电子书[《机器学习实战-ApacheCN.pdf》](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/books/机器学习实战-ApacheCN.pdf)
* **视频已更新完成，如果你觉得有价值，请帮忙点 Star【后续组织学习活动：sklearn、kaggle、 Pytorch 和 tensorflow】**
* -- 视频网站：优酷 ／bilibili / Acfun / 网易云课堂，可直接在线播放。（最下方有相应链接）
* -- [群小哥哥：红色石头的机器学习之路](https://github.com/RedstoneWill): [台湾大学林轩田机器学习基石课程 - **系列学习笔记**](https://mp.weixin.qq.com/s/xb0i55zIQVzCiSZALbvncg)
Expand All @@ -23,112 +23,112 @@
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/1.机器学习基础.md"> 第 1 章: 机器学习基础</a></td>
<td><a href="blog/ml/1.机器学习基础.md"> 第 1 章: 机器学习基础</a></td>
<td>介绍</td>
<td><a href="https://github.com/ElmaDavies">@毛红动</a></td>
<td>1306014226</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/2.k-近邻算法.md">第 2 章: KNN 近邻算法</a></td>
<td><a href="blog/ml/2.k-近邻算法.md">第 2 章: KNN 近邻算法</a></td>
<td>分类</td>
<td><a href="https://github.com/youyj521">@尤永江</a></td>
<td>279393323</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/3.决策树.md">第 3 章: 决策树</a></td>
<td><a href="blog/ml/3.决策树.md">第 3 章: 决策树</a></td>
<td>分类</td>
<td><a href="https://github.com/jingwangfei">@景涛</a></td>
<td>844300439</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/4.朴素贝叶斯.md">第 4 章: 朴素贝叶斯</a></td>
<td><a href="blog/ml/4.朴素贝叶斯.md">第 4 章: 朴素贝叶斯</a></td>
<td>分类</td>
<td><a href="https://github.com/wnma3mz">@wnma3mz</a><br/><a href="https://github.com/kailian">@分析</a></td>
<td>1003324213<br/>244970749</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/5.Logistic回归.md">第 5 章: Logistic回归</a></td>
<td><a href="blog/ml/5.Logistic回归.md">第 5 章: Logistic回归</a></td>
<td>分类</td>
<td><a href="https://github.com/DataMonk2017">@微光同尘</a></td>
<td>529925688</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/6.支持向量机.md">第 6 章: SVM 支持向量机</a></td>
<td><a href="blog/ml/6.支持向量机.md">第 6 章: SVM 支持向量机</a></td>
<td>分类</td>
<td><a href="https://github.com/VPrincekin">@王德红</a></td>
<td>934969547</td>
</tr>
<tr>
<td>网上组合内容</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/7.集成方法-随机森林和AdaBoost.md">第 7 章: 集成方法（随机森林和 AdaBoost）</a></td>
<td><a href="blog/ml/7.集成方法-随机森林和AdaBoost.md">第 7 章: 集成方法（随机森林和 AdaBoost）</a></td>
<td>分类</td>
<td><a href="https://github.com/jiangzhonglian">@片刻</a></td>
<td>529815144</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/8.回归.md">第 8 章: 回归</a></td>
<td><a href="blog/ml/8.回归.md">第 8 章: 回归</a></td>
<td>回归</td>
<td><a href="https://github.com/DataMonk2017">@微光同尘</a></td>
<td>529925688</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/9.树回归.md">第 9 章: 树回归</a></td>
<td><a href="blog/ml/9.树回归.md">第 9 章: 树回归</a></td>
<td>回归</td>
<td><a href="https://github.com/DataMonk2017">@微光同尘</a></td>
<td>529925688</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/10.k-means聚类.md">第 10 章: K-Means 聚类</a></td>
<td><a href="blog/ml/10.k-means聚类.md">第 10 章: K-Means 聚类</a></td>
<td>聚类</td>
<td><a href="https://github.com/xuzhaoqing">@徐昭清</a></td>
<td>827106588</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md">第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析</a></td>
<td><a href="blog/ml/11.使用Apriori算法进行关联分析.md">第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析</a></td>
<td>频繁项集</td>
<td><a href="https://github.com/WindZQ">@刘海飞</a></td>
<td>1049498972</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md">第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集</a></td>
<td><a href="blog/ml/12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md">第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集</a></td>
<td>频繁项集</td>
<td><a href="https://github.com/mikechengwei">@程威</a></td>
<td>842725815</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/13.利用PCA来简化数据.md">第 13 章: 利用 PCA 来简化数据</a></td>
<td><a href="blog/ml/13.利用PCA来简化数据.md">第 13 章: 利用 PCA 来简化数据</a></td>
<td>工具</td>
<td><a href="https://github.com/lljuan330">@廖立娟</a></td>
<td>835670618</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/14.利用SVD简化数据.md">第 14 章: 利用 SVD 来简化数据</a></td>
<td><a href="blog/ml/14.利用SVD简化数据.md">第 14 章: 利用 SVD 来简化数据</a></td>
<td>工具</td>
<td><a href="https://github.com/marsjhao">@张俊皓</a></td>
<td>714974242</td>
</tr>
<tr>
<td>机器学习实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/15.大数据与MapReduce.md">第 15 章: 大数据与 MapReduce</a></td>
<td><a href="blog/ml/15.大数据与MapReduce.md">第 15 章: 大数据与 MapReduce</a></td>
<td>工具</td>
<td>空缺 - 有兴趣私聊片刻</td>
<td>842376188</td>
</tr>
<tr>
<td>Ml项目实战</td>
<td><a href="https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/16.推荐系统.md">第 16 章: 推荐系统</a></td>
<td><a href="blog/ml/16.推荐系统.md">第 16 章: 推荐系统</a></td>
<td>项目</td>
<td>空缺 - 有兴趣私聊片刻</td>
<td>842376188</td>
Expand All @@ -137,7 +137,7 @@

# 深度学习 DeepLearning

* 1.) [入门介绍](./docs/DeepLearning/1.入门介绍.md)
* 1.) [入门介绍](/blog/dl/1.入门介绍.md)
* 2.） 代码位置：src/py2.x or py3.x/DL

# 自然语言处理 NLP
Expand All @@ -146,22 +146,22 @@

> 第一部分 入门介绍

* 1.) [自然语言处理入门介绍](./docs/NLP/1.自然语言处理入门介绍.md)
* 1.) [自然语言处理入门介绍](/blog/nlp/1.自然语言处理入门介绍.md)

> 第二部分 机器翻译

* 2.) [机器翻译](./docs/NLP/2.机器翻译.md)
* 2.) [机器翻译](/blog/nlp/2.机器翻译.md)

> 第三部分 篇章分析

* 3.1.) [篇章分析-内容概述](./docs/NLP/3.1.篇章分析-内容概述.md)
* 3.2.) [篇章分析-内容标签](./docs/NLP/3.2.篇章分析-内容标签.md)
* 3.3.) [篇章分析-情感分析](./docs/NLP/3.3.篇章分析-情感分析.md)
* 3.4.) [篇章分析-自动摘要](./docs/NLP/3.4.篇章分析-自动摘要.md)
* 3.1.) [篇章分析-内容概述](/blog/nlp/3.1.篇章分析-内容概述.md)
* 3.2.) [篇章分析-内容标签](/blog/nlp/3.2.篇章分析-内容标签.md)
* 3.3.) [篇章分析-情感分析](/blog/nlp/3.3.篇章分析-情感分析.md)
* 3.4.) [篇章分析-自动摘要](/blog/nlp/3.4.篇章分析-自动摘要.md)

> 第四部分 UNIT-语言理解与交互技术

* 4.) [UNIT-语言理解与交互技术](./docs/NLP/4.UNIT-语言理解与交互技术.md)
* 4.) [UNIT-语言理解与交互技术](/blog/nlp/4.UNIT-语言理解与交互技术.md)

## 自然语言处理(NLP) - 相关项目

Expand All @@ -184,9 +184,9 @@
当然谢谢国内很多博客大佬，特别是一些入门的Demo和基本概念。【深入的水平有限，没看懂】
```

![](images/NLP/F94581F64C21A1094A473397DFA42F9C.jpg)
![](img/nlp/F94581F64C21A1094A473397DFA42F9C.jpg)

* 入门教程需看资料【添加比赛链接】: https://github.com/apachecn/MachineLearning/tree/dev/docs/NLP
* 入门教程需看资料【添加比赛链接】: https://github.com/apachecn/AiLearning/tree/dev/blog/nlp
* Python 自然语言处理 第二版: https://usyiyi.github.io/nlp-py-2e-zh

### 中文分词：
Expand Down Expand Up @@ -354,7 +354,7 @@ mage字幕是为给定图像生成文本描述的任务。

> 视频怎么看？

![](images/MainPage/ApacheCN-ML-bilibili-compare.jpg)
![](img/MainPage/ApacheCN-ML-bilibili-compare.jpg)

1. 理论科班出身-建议去学习 Andrew Ng 的视频（Ng 的视频绝对是权威，这个毋庸置疑）
2. 编码能力强 - 建议看我们的[《机器学习实战-教学版》](https://space.bilibili.com/97678687/#!/channel/detail?cid=22486)
Expand All @@ -377,9 +377,9 @@ mage字幕是为给定图像生成文本描述的任务。
|||
| - | - |
| AcFun | B站 |
| <a title="AcFun（机器学习视频）" href="http://www.acfun.cn/u/12540256.aspx#page=1" target="_blank"><img width="290" src="images/MainPage/ApacheCN-ML-AcFun.jpg"></a> | <a title="bilibili（机器学习视频）" href="https://space.bilibili.com/97678687/#!/channel/index" target="_blank"><img width="290" src="images/MainPage/ApacheCN-ML-bilibili.jpg"></a> |
| <a title="AcFun（机器学习视频）" href="http://www.acfun.cn/u/12540256.aspx#page=1" target="_blank"><img width="290" src="img/MainPage/ApacheCN-ML-AcFun.jpg"></a> | <a title="bilibili（机器学习视频）" href="https://space.bilibili.com/97678687/#!/channel/index" target="_blank"><img width="290" src="img/MainPage/ApacheCN-ML-bilibili.jpg"></a> |
| 优酷 | 网易云课堂 |
| <a title="YouKu（机器学习视频）" href="http://i.youku.com/apachecn" target="_blank"><img width="290" src="images/MainPage/ApacheCM-ML-youku.jpg"></a> | <a title="WangYiYunKeTang（机器学习视频）" href="http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004582003" target="_blank"><img width="290" src="images/MainPage/ApacheCM-ML-WangYiYunKeTang.png"></a> |
| <a title="YouKu（机器学习视频）" href="http://i.youku.com/apachecn" target="_blank"><img width="290" src="img/MainPage/ApacheCM-ML-youku.jpg"></a> | <a title="WangYiYunKeTang（机器学习视频）" href="http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004582003" target="_blank"><img width="290" src="img/MainPage/ApacheCM-ML-WangYiYunKeTang.png"></a> |

> 【免费】机器/深度学习视频 - 吴恩达

Expand Down Expand Up @@ -470,3 +470,5 @@ mage字幕是为给定图像生成文本描述的任务。

* https://machinelearningmastery.com/datasets-natural-language-processing
* 【比赛收集平台】: https://github.com/iphysresearch/DataSciComp

![](https://apachecn.github.io/home/img/about/donate.jpg)
6 changes: 3 additions & 3 deletions docs/DeepLearning/1.入门介绍.md → blog/dl/1.入门介绍.md
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Expand Up @@ -11,7 +11,7 @@

## 反向传播——BackPropagation

![](/images/DeepLearning/1.入门介绍/反向传播.png)
![/img/DeepLearning/1.入门介绍/反向传播.png)

其中：
* 1.输入数据: i1=0.05, i2=0.10
Expand Down Expand Up @@ -70,11 +70,11 @@ $$

> 2.隐含层---->输出层的权值更新：

![](/images/DeepLearning/1.入门介绍/反向传播计算输出层权重.png)
![/img/DeepLearning/1.入门介绍/反向传播计算输出层权重.png)



> 3.隐含层---->隐含层的权值更新：

![](/images/DeepLearning/1.入门介绍/反向传播计算隐含层的权值.png)
![/img/DeepLearning/1.入门介绍/反向传播计算隐含层的权值.png)

0 docs/DeepLearning/卷积神经网络.md → blog/dl/卷积神经网络.md
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14 changes: 7 additions & 7 deletions docs/1.机器学习基础.md → blog/ml/1.机器学习基础.md
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@@ -1,6 +1,6 @@
# 第1章 机器学习基础

![机器学习基础_首页](../images/1.MLFoundation/机器学习基础-首页.jpg)
![机器学习基础_首页](/img/ml/1.MLFoundation/机器学习基础-首页.jpg)

## 机器学习 概述

Expand Down Expand Up @@ -86,11 +86,11 @@
这个算法可以训练程序做出某一决定。程序在某一情况下尝试所有的可能行动，记录不同行动的结果并试着找出最好的一次尝试来做决定。 属于这一类算法的有马尔可夫决策过程。
### 训练过程

![机器学习训练过程图](../images/1.MLFoundation/机器学习基础训练过程.jpg)
![机器学习训练过程图](/img/ml/1.MLFoundation/机器学习基础训练过程.jpg)

### 算法汇总

![算法汇总](../images/1.MLFoundation/ml_algorithm.jpg)
![算法汇总](/img/ml/1.MLFoundation/ml_algorithm.jpg)


## 机器学习 使用
Expand All @@ -104,7 +104,7 @@

> 举例

![选择算法图](../images/1.MLFoundation/机器学习基础-选择算法.jpg)
![选择算法图](/img/ml/1.MLFoundation/机器学习基础-选择算法.jpg)

> 机器学习 开发流程

Expand Down Expand Up @@ -215,7 +215,7 @@ F 值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%

下面这个图可以比较直观地展示出来：

![](../images/1.MLFoundation/ml_add_1.jpg)
![](/img/ml/1.MLFoundation/ml_add_1.jpg)

### 特征工程的一些小东西

Expand All @@ -225,7 +225,7 @@ F 值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%

下面给出一个特征工程的图：

![](../images/1.MLFoundation/ml_add_2.jpg)
![](/img/ml/1.MLFoundation/ml_add_2.jpg)

### 其他

Expand All @@ -235,5 +235,5 @@ F 值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%
* * *

* **作者：[片刻](http://cwiki.apachecn.org/display/~jiangzhonglian) [1988](http://cwiki.apachecn.org/display/~lihuisong)**
* [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
* [GitHub地址](https://github.com/apachecn/AiLearning): <https://github.com/apachecn/AiLearning>
* **版权声明：欢迎转载学习 => 请标注信息来源于 [ApacheCN](http://www.apachecn.org/)**
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