机器学习：课件、数据与代码资源

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

这份资源包含Matlab课程的课件和习题答案，讲解细致透彻，力求通俗易懂，帮助学习者轻松掌握Matlab。

本存储库由Michael Paluszek和Stephanie Thomas合著的书籍《MATLAB机器学习》（Apress，2016）提供支持。您可以通过点击绿色按钮下载zip格式文件，或使用Git克隆存储库到本地。版本v1.0对应书籍的已出版代码，未经更正或更新。如需贡献，请参阅Contributing.md文件获取详细信息。

ScalaMl: 面向机器学习的 Scala 版本 0.99.1 © Patrick Nicolas，版权所有，2013-2016 概述 ScalaMl 的源代码为软件开发人员提供了一个关于机器学习算法差异的广泛视角。它面向具备一定 Scala 编程语言基础和基本统计知识的读者，并不要求读者具备数据挖掘和机器学习的经验。 源代码指南 源代码使用指南在 SourceCodeGuide.html 文档中进行详细说明。 示例应用 代码示例主要与投资组合管理和交易策略相关。 深入学习 对于对数学或库中实现的技术感兴趣的读者，建议参考以下书籍： “机器学习：概率论” K. Murphy-麻省理工学院出版社-2012 “统计学习的要素” T. Hastie，R.Tibshirani，J.Friedman-施普林出版社

这篇文章列出了一些关于机器学习、数据科学和深度学习的顶级库、框架和工具，为初学者提供指南。虽然大多数资源集中在Python上，但也包含其他语言的工具。Apache Spark MLib是其中之一，适用于与Python和R的互操作。

Spark作为大数据处理领域的主要框架，以其高效且易用的特点受到开发者的青睐。在机器学习领域，Spark通过其MLlib库提供了广泛的算法支持，使大规模数据上的模型训练和预测变得更加便捷。本资源“MachineLearningSpark.zip”专为学习者提供，帮助理解和应用Spark进行机器学习。MLlib库涵盖了监督学习（如逻辑回归、决策树、随机森林等）和无监督学习（如K-Means、PCA等）算法，基于分布式计算处理PB级别数据。通过DataFrame和RDD，Spark提供了高效的数据处理和并行计算能力。资源包含示例代码、数据集、说明文档和机器学习管道示例，帮助学习者掌握数据加载、特征工程、模型训练、评估等关键概念。

这份学习资源包含了关于Oracle的详细课件资料。

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

这是一个出色的初步回归法MATLAB代码的机器学习资源列表，收录了各种优秀的机器学习框架、库和软件（按语言分类）。本资源受到awesome-php项目的启发。如果您有意为此列表贡献内容，请通过发送拉取请求或与我联系方式参与。我们建议您在以下情况下不使用列出的库：其所有者已明确声明不再维护此存储库；长时间未更新（2至3年）。此外，我们还提供免费机器学习书籍的下载列表，访问可用的（主要是免费的）在线机器学习课程列表，以及数据科学和机器学习博客和新闻通讯列表，还包括免费参加的聚会和本地活动。如果您需要进一步了解，请查看我们的目录框架和库，并编写一个脚本来将它们爬取。