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ApacheCN 人工智能/机器学习/数据科学学习资源 2019.3

2019-03-14 23:54 作者:绝不原创的飞龙  | 我要投稿

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特色项目

  • PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh

  • Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南：https://github.com/apachecn/hands-on-ml-zh

  • 人工智能/机器学习/数据科学比赛系列

  • Kaggle 项目实战教程：文档 + 代码 + 视频：https://github.com/apachecn/kaggle

  • 数据科学比赛收集平台：https://github.com/iphysresearch/DataSciComp

  • LeetCode，HackRank，剑指 offer，经典算法实现：https://github.com/apachecn/LeetCode

  • UCB CS/DS 系列课本

  • UCB CS61a 课本：SICP Python 描述：https://github.com/apachecn/sicp-py-zh

  • UCB CS61b 课本：Java 中的数据结构：https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh

  • UCB Data8 课本：计算与推断思维：https://github.com/apachecn/data8-textbook-zh

  • UCB Prob140 课本：面向数据科学的概率论：https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh

  • UCB DS100 课本：数据科学的原理与技巧：https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh

  • Numpy 技术栈中文文档

  • NumPy 中文文档：https://github.com/apachecn/numpy-ref-zh

  • Pandas 中文文档：https://github.com/apachecn/pandas-doc-zh

  • Matplotlib 中文文档：https://github.com/apachecn/matplotlib-user-guide-zh

  • Sklearn 0.19 中文文档：https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh

  • statsmodels 中文文档：https://github.com/apachecn/statsmodels_doc_zh

Java 基础

  1. Java 编程思想：https://github.com/apachecn/thinking-in-java-zh

  2. Java 从0～1个人笔记：https://javaee.strivebo.com

大数据

  1. Spark 2.2.0 中文文档：https://github.com/apachecn/spark-doc-zh

  2. Storm 1.1.0 中文文档：https://github.com/apachecn/storm-doc-zh

  3. Kafka 1.0.0 中文文档：https://github.com/apachecn/kafka-doc-zh

  4. Beam 中文文档：https://github.com/apachecn/beam-site-zh

  5. Zeppelin 0.7.2 中文文档：https://github.com/apachecn/zeppelin-doc-zh

  6. Elasticsearch 5.4 中文文档：https://github.com/apachecn/elasticsearch-doc-zh

  7. Kibana 5.2 中文文档：https://github.com/apachecn/kibana-doc-zh

  8. Kudu 1.4.0 中文文档：https://github.com/apachecn/kudu-doc-zh

  9. Spring Boot 1.5.2 中文文档：https://github.com/apachecn/spring-boot-doc-zh

  10. Airflow 中文文档：https://github.com/apachecn/airflow-doc-zh

  11. HBase 3.0 中文参考指南：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh

  12. Flink 1.7 中文文档：https://github.com/apachecn/flink-doc-zh

区块链

  1. Solidity 中文文档：https://github.com/apachecn/solidity-doc-zh

数学笔记

  1. MIT 18.06 线性代数笔记：https://github.com/apachecn/math

Python 数据科学

  1. NumPy 中文文档：https://github.com/apachecn/numpy-ref-zh

  2. Pandas 中文文档：https://github.com/apachecn/pandas-doc-zh

  3. Matplotlib 中文文档：https://github.com/apachecn/matplotlib-user-guide-zh

  4. UCB Data8 课本：计算与推断思维：https://github.com/apachecn/data8-textbook-zh

  5. UCB Prob140 课本：面向数据科学的概率论：https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh

  6. UCB DS100 课本：数据科学的原理与技巧：https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh

  7. 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版：https://github.com/apachecn/pyda-2e-zh

  8. fast.ai 数值线性代数讲义 v2：https://github.com/apachecn/fastai-num-linalg-v2-zh

  9. Pandas Cookbook 带注释源码：https://github.com/apachecn/pandas-cookbook-code-notes

  10. statsmodels 中文文档：https://github.com/apachecn/statsmodels_doc_zh

  11. 数据科学 IPython 笔记本：https://github.com/apachecn/ds-ipynb-zh

CS 教程

  1. LeetCode，HackRank，剑指 offer，经典算法实现：https://github.com/apachecn/LeetCode

  2. GeeksForGeeks 翻译计划：https://github.com/apachecn/geeksforgeeks-zh

  3. UCB CS61a 课本：SICP Python 描述：https://github.com/apachecn/sicp-py-zh

  4. UCB CS61b 课本：Java 中的数据结构：https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh

  5. 数据结构思维：https://github.com/apachecn/think-dast-zh

  6. 中国大学 MOOC 计算机操作系统笔记：https://github.com/apachecn/Computer-operating-system-notes

  7. 简单数据结构实现：https://github.com/apachecn/DataStructure

AI 教程

  1. AILearning - 机器学习实战：https://github.com/apachecn/AiLearning

  2. Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南：https://github.com/apachecn/hands-on-ml-zh

  3. 面向机器学习的特征工程：https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh

  4. Python 数据分析与挖掘实战（带注释源码）：https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action

  5. SciPyCon 2018 Sklearn 教程：https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh

  6. TensorFlow 学习指南：https://github.com/apachecn/learning-tf-zh

  7. fast.ai 机器学习和深度学习中文笔记：https://github.com/apachecn/fastai-ml-dl-notes-zh

  8. HackCV 网站文章翻译：https://github.com/apachecn/HackCV-Translate

  9. 台湾大学林轩田机器学习笔记：https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml

  10. Scikit-learn 秘籍：https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh

  11. 写给人类的机器学习：https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh

  12. 数据科学和人工智能技术笔记：https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes

AI 文档

  1. Sklearn 0.19 中文文档：https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh

  2. PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh

  3. XGBoost 中文文档：https://github.com/apachecn/xgboost-doc-zh

  4. LightGBM 中文文档：https://github.com/apachecn/lightgbm-doc-zh

  5. FastText 中文文档：https://github.com/apachecn/fasttext-doc-zh

  6. Gensim 中文文档：https://github.com/apachecn/gensim-doc-zh

  7. OpenCV 4.0 中文文档：https://github.com/apachecn/opencv-doc-zh

AI 比赛

  1. Kaggle 项目实战教程：文档 + 代码 + 视频：https://github.com/apachecn/kaggle

  2. 数据科学比赛收集平台：https://github.com/iphysresearch/DataSciComp

其它

  1. 独立开发/自由职业/远程工作资源列表：https://github.com/apachecn/awesome-indie-zh

  2. 通往财富自由之路精细笔记：https://github.com/apachecn/the-way-to-wealth-freedom-notes

  3. 5 分钟商学院精细笔记：https://github.com/apachecn/5min-business-notes

翻译征集

要求：

  • 机器学习/数据科学相关

  • 或者编程相关

  • 原文必须在互联网上开放

  • 不能只提供 PDF 格式（我们实在不想把精力都花在排版上）

  • 请先搜索有没有人翻译过

请回复本文：https://home.apachecn.org/translate/


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