这是一个创建于 3167 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
上次集机器学习资料： t/353755
反馈不是太多，我最几天自己慢慢学了起来，打算边学习边写点文章
- 数学方面
- 高数
- 线性代数
- 概率
- 统计
- Python
- numpy
- pandas
- matplotlib
结合 gitbook 上的这本书： https://www.gitbook.com/book/wizardforcel/guide-to-data-mining
先拿第二章和第三章的内容来熟悉一下 numpy 和 pandas ： http://www.jianshu.com/p/441368fcb8a7
numpy 和 pandas 确实很好用！
以后所有的文章更新，都会在这个主题下 append 。如果有新的资料，我会到收集机器学习资料的主题下 append
第 1 条附言 2017-05-21 17:50:33 +08:00
由于简书不支持目录，latex 语法，今天用 github + hexo + next 主题建了一个网站，以后所有的技术文章都会在这个网站写作
网址：zhouww.com
当然访问 duohappy.github.io 也行的
网址：zhouww.com
当然访问 duohappy.github.io 也行的
 | 1 cpygui 2017-04-15 17:26:21 +08:00  1 神经网络就是个 restrict Boltzmann machine 的 stack 安利个 repo https://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines |
 | 2 ansheng 2017-04-15 18:23:59 +08:00 不如先看看[Python 全栈之路系列文章]( https://blog.ansheng.me/article/python-full-stack-way/) |
 | 3 kingcos 2017-04-15 20:36:45 +08:00 via iPhone 收藏…有时间一定要学学… |
 | 4 4ier 2017-04-15 21:40:38 +08:00 via Android 码 |
| 5 kingcos 2017-04-15 22:41:39 +08:00 对了，楼主学习数学这方面有什么好的资料或者推荐么？ |
 | 6 GjriFeu 2017-04-15 23:01:39 +08:00 mark 一下，想入门 |
 | 9 yang2yang 2017-04-16 14:43:31 +08:00 围观 |
 | 10 manifold 2017-04-16 20:17:48 +08:00 1 推荐 NYU 的 https://davidrosenberg.github.io/ml2015 感觉比 Andrew Ng 讲的清楚， linear model 讲的很好 |
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