转自 | 机器之心
编辑 | 张倩
从 2017 到 2021,这位计算机科学博士花了四年时间整理了一份《机器学习 & 深度学习纲要》,涵盖 500 多个话题和数千条链接。你想要的课程、论文、博客…… 这里应有尽有。很多有着严格的自我管理意识的人都会问自己这个问题,以色列巴伊兰大学计算机科学博士、New Relic 首席研究员 Ori Cohen 或许可以很好地回答自己,因为他把每天看到、学到的东西都写了下来,四年下来已经可以出一本书了。这本书就是 Ori Cohen 整理的《机器学习 & 深度学习纲要》,足足有 400 多页,涵盖机器学习算法、统计学、特征选择、工程技术、深度学习、NLP、音频、深度 & 经典视觉、时间序列、异常检测、图、实验管理等 500 多个话题。很多话题里都附有丰富的链接,可以帮你找到各种相关论文、博客、课程等资源。重要的是,这本书是免费开放的,在谷歌文档、GitHub 等平台上都可以找到。
谷歌文档:https://docs.google.com/document/d/1wvtcwc8LOb3PZI9huQOD7UjqUoY98N5r3aQsWKNAlzk/edit#
GitHub:https://github.com/orico/www.mlcompendium.com/
Gitbook:https://book.mlcompendium.com/
以该书第一章——「机器学习的类型」为例,这一章节首先推荐了一篇关于如何针对手头任务选择算法的文章,而且给出了该文章的链接。接下来,作者又为大家推荐了斯坦福大学的经典 AI 课程:CS221。再往下是一些关于弱监督、半监督、回归、主动学习、在线学习、在线深度学习、N-SHOT 学习等方面的内容。虽然已经有 400 多页,但这本书其实还在一直更新。作者表示,初学者其实可以把它当成一本工具书来用:哪个概念不懂就去书里搜索一下,然后读完与此有关的内容再向前推进。
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