机器学习资源汇总(课程、教材、教程、笔记、速查等)

【导读】MIT博士生Sam Finlayson 整理了一些机器学习的资源，内容十分丰富！

资源中覆盖的范围大致有：

• 计算机科学

• 线性代数

• 概率与统计

• 随机推断

• 优化

• 信息论

• 经典机器学习

• 贝叶斯机器学习

• 深度学习

• 自然语言处理

• 强化学习

• 生物与医疗中的机器学习

如在自然语言处理这一分类，作者整理课程与博客：

课程：

CS224n 

• 课程讲义：

• https://sgfin.github.io/files/notes/cs224n-2017-merged.pdf

• 课程主页：

• http://web.stanford.edu/class/cs224n/

• 课程笔记：

• https://github.com/stanfordnlp/cs224n-winter17-notes/blob/master/notes1.pdf

CMU CS 11-747

• 课程主页：

• http://www.phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule.html

• 课程视频：

• https://www.youtube.com/playlist?list=PLbdKUKMAnh9Qqs5uwEBDfRb_L3YaLbRKq

博客：

• Word Embedding的解释：

• http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/

• Transformer 的解释与可视化：

• http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/

• Attention is all you need 的代码解释：

• http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html

• 自然语言处理的神经网络概览与综述：

• https://sgfin.github.io/files/notes/Goldber_Primer_Neural_Nets_NLP.pdf

• https://sgfin.github.io/files/notes/neubig_nmt_seq2seq.pdf

参考链接：

https://sgfin.github.io/learning-resources/

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