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228b62a9
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1月 11, 2022
作者:
片刻小哥哥
提交者:
GitHub
1月 11, 2022
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-38
docs/roadmap.md
docs/roadmap.md
+38
-38
未找到文件。
docs/roadmap.md
浏览文件 @
228b62a9
...
...
@@ -42,23 +42,23 @@
| 模块 | 章节 | 类型 | 负责人(GitHub) | QQ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 机器学习实战 |
[
第 1 章: 机器学习基础
](
ml/1.md
)
| 介绍 |
[
@毛红动
](
https://github.com/ElmaDavies
)
| 1306014226 |
| 机器学习实战 |
[
第 2 章: KNN 近邻算法
](
ml/2.md
)
| 分类 |
[
@尤永江
](
https://github.com/youyj521
)
| 279393323 |
| 机器学习实战 |
[
第 3 章: 决策树
](
ml/3.md
)
| 分类 |
[
@景涛
](
https://github.com/jingwangfei
)
| 844300439 |
| 机器学习实战 |
[
第 4 章: 朴素贝叶斯
](
ml/4.md
)
| 分类 |
[
@wnma3mz
](
https://github.com/wnma3mz
)
<br/>[@分析](https://github.com/kailian) | 1003324213<br/>
244970749 |
| 机器学习实战 |
[
第 5 章: Logistic回归
](
ml/5.md
)
| 分类 |
[
@微光同尘
](
https://github.com/DataMonk2017
)
| 529925688 |
| 机器学习实战 |
[
第 6 章: SVM 支持向量机
](
ml/6.md
)
| 分类 |
[
@王德红
](
https://github.com/VPrincekin
)
| 934969547 |
| 网上组合内容 |
[
第 7 章: 集成方法(随机森林和 AdaBoost)
](
ml/7.md
)
| 分类 |
[
@片刻
](
https://github.com/jiangzhonglian
)
| 529815144 |
| 机器学习实战 |
[
第 8 章: 回归
](
ml/8.md
)
| 回归 |
[
@微光同尘
](
https://github.com/DataMonk2017
)
| 529925688 |
| 机器学习实战 |
[
第 9 章: 树回归
](
ml/9.md
)
| 回归 |
[
@微光同尘
](
https://github.com/DataMonk2017
)
| 529925688 |
| 机器学习实战 |
[
第 10 章: K-Means 聚类
](
ml/10.md
)
| 聚类 |
[
@徐昭清
](
https://github.com/xuzhaoqing
)
| 827106588 |
| 机器学习实战 |
[
第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析
](
ml/11.md
)
| 频繁项集 |
[
@刘海飞
](
https://github.com/WindZQ
)
| 1049498972 |
| 机器学习实战 |
[
第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集
](
ml/12.md
)
| 频繁项集 |
[
@程威
](
https://github.com/mikechengwei
)
| 842725815 |
| 机器学习实战 |
[
第 13 章: 利用 PCA 来简化数据
](
ml/13.md
)
| 工具 |
[
@廖立娟
](
https://github.com/lljuan330
)
| 835670618 |
| 机器学习实战 |
[
第 14 章: 利用 SVD 来简化数据
](
ml/14.md
)
| 工具 |
[
@张俊皓
](
https://github.com/marsjhao
)
| 714974242 |
| 机器学习实战 |
[
第 15 章: 大数据与 MapReduce
](
ml/15.md
)
| 工具 |
[
@wnma3mz
](
https://github.com/wnma3mz
)
| 1003324213 |
| Ml项目实战 |
[
第 16 章: 推荐系统(已迁移)
](
ml/16.md
)
| 项目 |
[
推荐系统(迁移后地址)
](
https://github.com/apachecn/RecommenderSystems
)
| |
| 第一期的总结 |
[
2017-04-08: 第一期的总结
](
report/2017-04-08.md
)
| 总结 | 总结 | 529815144 |
| 机器学习实战 |
[
第 1 章: 机器学习基础
](
/docs/
ml/1.md
)
| 介绍 |
[
@毛红动
](
https://github.com/ElmaDavies
)
| 1306014226 |
| 机器学习实战 |
[
第 2 章: KNN 近邻算法
](
/docs/
ml/2.md
)
| 分类 |
[
@尤永江
](
https://github.com/youyj521
)
| 279393323 |
| 机器学习实战 |
[
第 3 章: 决策树
](
/docs/
ml/3.md
)
| 分类 |
[
@景涛
](
https://github.com/jingwangfei
)
| 844300439 |
| 机器学习实战 |
[
第 4 章: 朴素贝叶斯
](
/docs/
ml/4.md
)
| 分类 |
[
@wnma3mz
](
https://github.com/wnma3mz
)
<br/>[@分析](https://github.com/kailian) | 1003324213<br/>
244970749 |
| 机器学习实战 |
[
第 5 章: Logistic回归
](
/docs/
ml/5.md
)
| 分类 |
[
@微光同尘
](
https://github.com/DataMonk2017
)
| 529925688 |
| 机器学习实战 |
[
第 6 章: SVM 支持向量机
](
/docs/
ml/6.md
)
| 分类 |
[
@王德红
](
https://github.com/VPrincekin
)
| 934969547 |
| 网上组合内容 |
[
第 7 章: 集成方法(随机森林和 AdaBoost)
](
/docs/
ml/7.md
)
| 分类 |
[
@片刻
](
https://github.com/jiangzhonglian
)
| 529815144 |
| 机器学习实战 |
[
第 8 章: 回归
](
/docs/
ml/8.md
)
| 回归 |
[
@微光同尘
](
https://github.com/DataMonk2017
)
| 529925688 |
| 机器学习实战 |
[
第 9 章: 树回归
](
/docs/
ml/9.md
)
| 回归 |
[
@微光同尘
](
https://github.com/DataMonk2017
)
| 529925688 |
| 机器学习实战 |
[
第 10 章: K-Means 聚类
](
/docs/
ml/10.md
)
| 聚类 |
[
@徐昭清
](
https://github.com/xuzhaoqing
)
| 827106588 |
| 机器学习实战 |
[
第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析
](
/docs/
ml/11.md
)
| 频繁项集 |
[
@刘海飞
](
https://github.com/WindZQ
)
| 1049498972 |
| 机器学习实战 |
[
第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集
](
/docs/
ml/12.md
)
| 频繁项集 |
[
@程威
](
https://github.com/mikechengwei
)
| 842725815 |
| 机器学习实战 |
[
第 13 章: 利用 PCA 来简化数据
](
/docs/
ml/13.md
)
| 工具 |
[
@廖立娟
](
https://github.com/lljuan330
)
| 835670618 |
| 机器学习实战 |
[
第 14 章: 利用 SVD 来简化数据
](
/docs/
ml/14.md
)
| 工具 |
[
@张俊皓
](
https://github.com/marsjhao
)
| 714974242 |
| 机器学习实战 |
[
第 15 章: 大数据与 MapReduce
](
/docs/
ml/15.md
)
| 工具 |
[
@wnma3mz
](
https://github.com/wnma3mz
)
| 1003324213 |
| Ml项目实战 |
[
第 16 章: 推荐系统(已迁移)
](
/docs/
ml/16.md
)
| 项目 |
[
推荐系统(迁移后地址)
](
https://github.com/apachecn/RecommenderSystems
)
| |
| 第一期的总结 |
[
2017-04-08: 第一期的总结
](
/docs/
report/2017-04-08.md
)
| 总结 | 总结 | 529815144 |
### 网站视频
...
...
@@ -74,7 +74,7 @@
最近几天,GitHub 涨了 300颗 star,加群的200人, 现在还在不断的增加++,我想大家可能都是感同身受吧!
很多想入门新手就是被忽悠着收藏收藏再收藏,但是最后还是什么都没有学到,也就是"资源收藏家",也许新手要的就是
[
MachineLearning(机器学习) 学习路线图
](
https:/
/
docs.apachecn.org/map
)
。没错,我可以给你们的一份,因为我们还通过视频记录下来我们的学习过程。水平当然也有限,不过对于新手入门,绝对没问题,如果你还不会,那算我输!!
很多想入门新手就是被忽悠着收藏收藏再收藏,但是最后还是什么都没有学到,也就是"资源收藏家",也许新手要的就是
[
MachineLearning(机器学习) 学习路线图
](
https:/docs.apachecn.org/map
)
。没错,我可以给你们的一份,因为我们还通过视频记录下来我们的学习过程。水平当然也有限,不过对于新手入门,绝对没问题,如果你还不会,那算我输!!
> 视频怎么看?
...
...
@@ -97,9 +97,9 @@
|||
| - | - |
| AcFun | B站 |
|
<a
title=
"AcFun(机器学习视频)"
href=
"http://www.acfun.cn/u/12540256.aspx#page=1"
target=
"_blank"
><img
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"290"
src=
"
img/ApacheCN-ML-AcFun.jpg"
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|
<a
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"bilibili(机器学习视频)"
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"https://space.bilibili.com/97678687/#!/channel/index"
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|
|
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"AcFun(机器学习视频)"
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"http://www.acfun.cn/u/12540256.aspx#page=1"
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"
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|
<a
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"bilibili(机器学习视频)"
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"https://space.bilibili.com/97678687/#!/channel/index"
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|
| 优酷 | 网易云课堂 |
|
<a
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"YouKu(机器学习视频)"
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"http://i.youku.com/apachecn"
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"_blank"
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"
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|
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"WangYiYunKeTang(机器学习视频)"
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"http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004582003"
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"_blank"
><img
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"290"
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"
img/ApacheCM-ML-WangYiYunKeTang.png"
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|
|
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"YouKu(机器学习视频)"
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><img
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"
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|
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"WangYiYunKeTang(机器学习视频)"
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"http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004582003"
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img/ApacheCM-ML-WangYiYunKeTang.png"
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|
> 【免费】机器/深度学习视频 - 吴恩达
...
...
@@ -119,10 +119,10 @@
### 入门基础
1.
[
反向传递
](
/dl/反向传递.md
)
: https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html
2.
[
CNN原理
](
/dl/CNN原理.md
)
: http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html
3.
[
RNN原理
](
/dl/RNN原理.md
)
: https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567
4.
[
LSTM原理
](
/dl/LSTM原理.md
)
: https://blog.csdn.net/weixin_42111770/article/details/80900575
1.
[
反向传递
](
/d
ocs/d
l/反向传递.md
)
: https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html
2.
[
CNN原理
](
/d
ocs/d
l/CNN原理.md
)
: http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html
3.
[
RNN原理
](
/d
ocs/d
l/RNN原理.md
)
: https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567
4.
[
LSTM原理
](
/d
ocs/d
l/LSTM原理.md
)
: https://blog.csdn.net/weixin_42111770/article/details/80900575
### Pytorch - 教程
...
...
@@ -134,12 +134,12 @@
> 目录结构:
*
[
安装指南
](
TensorFlow2.x/安装指南.md
)
*
[
Keras 快速入门
](
TensorFlow2.x/Keras快速入门.md
)
*
[
实战项目 1 电影情感分类
](
TensorFlow2.x/实战项目_1_电影情感分类.md
)
*
[
实战项目 2 汽车燃油效率
](
TensorFlow2.x/实战项目_2_汽车燃油效率.md
)
*
[
实战项目 3 优化 过拟合和欠拟合
](
TensorFlow2.x/实战项目_3_优化_过拟合和欠拟合.md
)
*
[
实战项目 4 古诗词自动生成
](
TensorFlow2.x/实战项目_4_古诗词自动生成.md
)
*
[
安装指南
](
/docs/
TensorFlow2.x/安装指南.md
)
*
[
Keras 快速入门
](
/docs/
TensorFlow2.x/Keras快速入门.md
)
*
[
实战项目 1 电影情感分类
](
/docs/
TensorFlow2.x/实战项目_1_电影情感分类.md
)
*
[
实战项目 2 汽车燃油效率
](
/docs/
TensorFlow2.x/实战项目_2_汽车燃油效率.md
)
*
[
实战项目 3 优化 过拟合和欠拟合
](
/docs/
TensorFlow2.x/实战项目_3_优化_过拟合和欠拟合.md
)
*
[
实战项目 4 古诗词自动生成
](
/docs/
TensorFlow2.x/实战项目_4_古诗词自动生成.md
)
切分(分词)
...
...
@@ -206,7 +206,7 @@ TensorFlow 2.0学习网址
> 第一部分 入门介绍
*
1.)
[
自然语言处理入门介绍
](
/nlp/1.自然语言处理入门介绍.md
)
*
1.)
[
自然语言处理入门介绍
](
/
docs/
nlp/1.自然语言处理入门介绍.md
)
> 第二部分 机器翻译
...
...
@@ -214,14 +214,14 @@ TensorFlow 2.0学习网址
> 第三部分 篇章分析
*
3.1.)
[
篇章分析-内容概述
](
/nlp/3.1.篇章分析-内容概述.md
)
*
3.2.)
[
篇章分析-内容标签
](
/nlp/3.2.篇章分析-内容标签.md
)
*
3.3.)
[
篇章分析-情感分析
](
/nlp/3.3.篇章分析-情感分析.md
)
*
3.4.)
[
篇章分析-自动摘要
](
/nlp/3.4.篇章分析-自动摘要.md
)
*
3.1.)
[
篇章分析-内容概述
](
/
docs/
nlp/3.1.篇章分析-内容概述.md
)
*
3.2.)
[
篇章分析-内容标签
](
/
docs/
nlp/3.2.篇章分析-内容标签.md
)
*
3.3.)
[
篇章分析-情感分析
](
/
docs/
nlp/3.3.篇章分析-情感分析.md
)
*
3.4.)
[
篇章分析-自动摘要
](
/
docs/
nlp/3.4.篇章分析-自动摘要.md
)
> 第四部分 UNIT-语言理解与交互技术
*
4.)
[
UNIT-语言理解与交互技术
](
/nlp/4.UNIT-语言理解与交互技术.md
)
*
4.)
[
UNIT-语言理解与交互技术
](
/
docs/
nlp/4.UNIT-语言理解与交互技术.md
)
### 应用领域
...
...
@@ -368,7 +368,7 @@ mage字幕是为给定图像生成文本描述的任务。
## Graph图计算【慢慢更新】
*
数据集:
[
data/nlp/graph
](
data/nlp
/graph
)
*
数据集:
[
https://github.com/apachecn/data/tree/master/graph
](
https://github.com/apachecn/data/tree/master
/graph
)
*
学习资料: spark graphX实战.pdf 【文件太大不方便提供,自己百度】
## 知识图谱
...
...
@@ -387,4 +387,4 @@ mage字幕是为给定图像生成文本描述的任务。
5.
[
该机构NLTK
](
http://www.nltk.org/nltk_data/
)
6.
[
在DL4J上打开深度学习数据
](
https://deeplearning4j.org/opendata
)
7.
[
NLP数据集
](
https://github.com/caesar0301/awesome-public-datasets#natural-language
)
8.
国内开放数据集: https://bosonnlp.com/dev/resource
\ No newline at end of file
8.
国内开放数据集: https://bosonnlp.com/dev/resource
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