# ApacheCN 人工智能知识树

> 贡献者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
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> 版本：v1.0

最近总是有人问我，把 ApacheCN 这些资料看完一遍要用多长时间，如果你一本书一本书看的话，的确要用很长时间。但我觉得这是非常麻烦的，因为每本书的内容大部分是重复的，有些不重复的内容你也不好找。为了方便大家，我就把每本书的章节拆开，再按照知识点合并，手动整理了这个知识树。大家可以按照知识点依次学习，如果理解了一个知识点，就没必要看其余文章，直接跳到下一个就行了。

## 统计机器学习

### 基础知识

+   [AILearning 第1章_基础知识](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/1.机器学习基础.md)
+   [CS229 中文笔记 一、引言](http://ai-start.com/ml2014/html/week1.html)
+   [CS229 中文笔记 三、线性代数回顾](http://ai-start.com/ml2014/html/week1.html)
+   [机器学习基石 1 -- The Learning Problem](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/2.md)
+   [机器学习基石 2 -- Learning to Answer Yes/No](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/3.md)
+   [机器学习基石 3 -- Types of Learning](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/4.md)
+   [机器学习基石 4 -- Feasibility of Learning](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/5.md)
+   [机器学习基石 6 -- Theory of Generalization](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/7.md)
+   [机器学习基石 7 -- The VC Dimension](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/8.md)
+   [机器学习基石 8 -- Noise and Error](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/9.md)
+   [机器学习基石 16 -- Three Learning Principles](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/17.md)
+   [写给人类的机器学习 一、为什么机器学习重要](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/1.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 一、Python 机器学习简介](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/1.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 二、Python 中的科学计算工具](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/2.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 九、sklearn 估计器接口回顾](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/9.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/15.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/1.md)
+   [Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch01.md)

### 线性回归/逻辑回归/softmax 回归

+   [AILearning 第5章_逻辑回归](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/5.Logistic回归.md)
+   [AILearning 第8章_回归](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/8.回归.md)
+   [CS229 中文笔记 二、单变量线性回归](http://ai-start.com/ml2014/html/week1.html)
+   [CS229 中文笔记 四、多变量线性回归](http://ai-start.com/ml2014/html/week2.html)
+   [CS229 中文笔记 六、逻辑回归](http://ai-start.com/ml2014/html/week2.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第一门课 第二周：神经网络的编程基础](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html)
+   [机器学习基石 9 -- Linear Regression](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/10.md)
+   [机器学习基石 10 -- Logistic Regression](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/11.md)
+   [机器学习基石 11 -- Linear Models for Classification](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/12.md)
-   [机器学习基石 12 -- Nonlinear Transformation](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/13.md)
+   [机器学习技法 5 -- Kernel Logistic Regression](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/23.md)
+   [Scikit-learn 秘籍 第二章 处理线性模型](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/2.md)
+   [Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/4.md)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 第一部分 回归](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-ml/1.md)
+   [写给人类的机器学习 2.1 监督学习](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/2.1.md)
+   [写给人类的机器学习 2.2 监督学习 II](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/2.2.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/5.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第13章　财政收入影响因素分析及预测模型](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/13.md)
+   [与 TensorFlow 的初次接触 2. TensorFlow 中的线性回归](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/first_contact_with_tensorFlow/2.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 五、监督学习第一部分：分类](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/5.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 六、监督学习第二部分：回归分析](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/6.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十七、深入：线性模型](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/17.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十一、线性回归](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/11.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十二、逻辑回归](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/12.md)
+   [Sklearn 学习指南 第二章：监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch02.md)

### 决策树/随机森林

+   [AILearning 第3章_决策树算法](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/3.决策树.md)
+   [AILearning 第9章_树回归](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/9.树回归.md)
+   [机器学习技法 9 -- Decision Tree](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/27.md)
+   [机器学习技法 10 -- Random Forest](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/28.md)
+   [Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/4.md)
+   [写给人类的机器学习 2.3 监督学习 III](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/2.3.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/5.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第6章　电力窃漏电用户自动识别](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/6.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十八、深入：决策树与森林](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/18.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十三、树和森林](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/13.md)
+   [Sklearn 学习指南 第二章：监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch02.md)

### GDBT/XGBoost

+   [机器学习技法 11 -- Gradient Boosted Decision Tree](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/29.md)

### 朴素贝叶斯

+   [AILearning 第4章_朴素贝叶斯](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/4.朴素贝叶斯.md)
+   [Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/4.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十六、朴素贝叶斯](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/16.md)
+   [Sklearn 学习指南 第二章：监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch02.md)

### 支持向量机

+   [AILearning 第6章_支持向量机](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/6.支持向量机.md)
+   [AILearning 支持向量机的几个通俗理解](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/6.1.支持向量机的几个通俗理解.md)
+   [CS229 中文笔记 十二、支持向量机](http://ai-start.com/ml2014/html/week7.html)
+   [机器学习技法 1 -- Linear Support Vector Machine](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/19.md)
+   [机器学习技法 2 -- Dual Support Vector Machine](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/20.md)
+   [机器学习技法 3 -- Kernel Support Vector Machine](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/21.md)
+   [机器学习技法 4 -- Soft-Margin Support Vector Machine](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/22.md)
+   [机器学习技法 6 -- Support Vector Regression](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/24.md)
+   [Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/4.md)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 第二部分 分类](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-ml/2.md)
+   [写给人类的机器学习 2.2 监督学习 II](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/2.2.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第9章　基于水色图像的水质评价](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/9.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十五、支持向量机](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/15.md)
+   [Sklearn 学习指南 第二章：监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch02.md)

### K 近邻

+   [AILearning 第2章_K近邻算法](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/2.k-近邻算法.md)
+   [Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量构建模型](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/3.md)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 第二部分 分类](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-ml/2.md)
+   [写给人类的机器学习 2.3 监督学习 III](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/2.3.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 五、监督学习第一部分：分类](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/5.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 六、监督学习第二部分：回归分析](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/6.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十四、K 最近邻](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/14.md)


### KMeans

+   [AILearning 第10章_KMeans聚类](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/10.k-means聚类.md)
+   [CS229 中文笔记 十三、聚类](http://ai-start.com/ml2014/html/week8.html)
+   [Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量构建模型](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/3.md)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 第三部分 聚类](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-ml/3.md)
+   [写给人类的机器学习 三、无监督学习](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/3.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/5.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第7章　航空公司客户价值分析](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/7.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第8章　中医证型关联规则挖掘](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/8.md)
+   [与 TensorFlow 的初次接触 3. TensorFlow 中的聚类](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/first_contact_with_tensorFlow/3.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 八、无监督学习第二部分：聚类](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/8.md)
+   [TensorFlow 学习指南 三、学习](https://github.com/apachecn/learning-tf-zh/blob/master/3.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/17.md)
+   [Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch03.md)

### 均值移动

+   [PythonProgramming.net 系列教程 第三部分 聚类](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-ml/3.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/17.md)
+   [Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch03.md)

### 层次聚类

+   [写给人类的机器学习 三、无监督学习](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/3.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第14章　基于基站定位数据的商圈分析](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/14.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十、无监督学习：层次和基于密度的聚类算法](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/20.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/17.md)
+   [Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch03.md)

### DBSCAN

+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十、无监督学习：层次和基于密度的聚类算法](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/20.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/17.md)

### 高斯混合

+   [Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量构建模型](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/3.md)
+   [Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch03.md)

### Boosting/Bagging/Blending

+   [机器学习技法 7 -- Blending and Bagging](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/25.md)

### AdaBoost

+   [AILearning 第7章_集成方法](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/7.集成方法-随机森林和AdaBoost.md)
+   [机器学习技法 8 -- Adaptive Boosting](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/26.md)

### PCA

+   [AILearning 第13章_PCA降维](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/13.利用PCA来简化数据.md)
+   [AILearning 第14章_SVD简化数据](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/14.利用SVD简化数据.md)
+   [CS229 中文笔记 十四、降维](http://ai-start.com/ml2014/html/week8.html)
+   [写给人类的机器学习 三、无监督学习](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/3.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 七、无监督学习第一部分：变换](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/7.md)
+   [Sklearn 学习指南 第三章：无监督学习](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch03.md)

### LDA

+   [Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/4.md)

### 流形学习

+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十一、无监督学习：非线性降维](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/21.md)

### 异常检测

+   [CS229 中文笔记 十五、异常检测](http://ai-start.com/ml2014/html/week9.html)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十二、无监督学习：异常检测](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/22.md)

### Apriori/FP-growth

+   [AILearning 第11章_Apriori算法](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/11.使用Apriori算法进行关联分析.md)
+   [AILearning 第12章_FP-growth算法](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/5.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第8章　中医证型关联规则挖掘](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/8.md)

## 深度学习

### 基础知识

+   [DLAI 深度学习笔记 第一门课 第一周：深度学习引言](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week1.html)
+   [与 TensorFlow 的初次接触 1. TensorFlow 基础知识](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/first_contact_with_tensorFlow/1.md)
+   [TensorFlow 学习指南 一、基础](https://github.com/apachecn/learning-tf-zh/blob/master/1.md)

### MLP

+   [CS229 中文笔记 八、神经网络：表述](http://ai-start.com/ml2014/html/week4.html)
+   [CS229 中文笔记 九、神经网络的学习](http://ai-start.com/ml2014/html/week5.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第一门课 第三周：浅层神经网络](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week3.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第一门课 第四周：深层神经网络](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week4.html)
+   [机器学习技法 12 -- Neural Network](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/30.md)
+   [机器学习技法 13 -- Deep Learning](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/31.md)
+   [机器学习技法 14 -- Radial Basis Function Network](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/32.md)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 第四部分 神经网络](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-ml/4.md)
+   [写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/4.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第5章　挖掘建模](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/5.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第6章　电力窃漏电用户自动识别](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/6.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第10章　家用电器用户行为分析与事件识别](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/10.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第13章　财政收入影响因素分析及预测模型](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/13.md)
+   [与 TensorFlow 的初次接触 4. TensorFlow 中的单层神经网络](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/first_contact_with_tensorFlow/4.md)
+   [与 TensorFlow 的初次接触 5. TensorFlow 中的多层神经网络](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/first_contact_with_tensorFlow/5.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 一、如何使用 TensorFlow Eager 构建简单的神经网络](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/1.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十八、Keras](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/18.md)

### CNN

+   [DLAI 深度学习笔记 第四门课 第一周 卷积神经网络](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson4-week1.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第四门课 第二周 深度卷积网络：实例探究](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson4-week2.html)
+   [TensorFlow Rager 教程 七、使用 TensorFlow Eager 构建用于情感识别的卷积神经网络（CNN）](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/7.md)

### RNN

+   [DLAI 深度学习笔记 第五门课 第一周 循环序列模型](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week1.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第五门课 第三周 序列模型和注意力机制](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week3.html)
+   [TensorFlow Rager 教程 八、用于 TensorFlow Eager 序列分类的动态循坏神经网络](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/8.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 九、用于 TensorFlow Eager 时间序列回归的递归神经网络](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/9.md)

## 时间序列

+   [第5章　挖掘建模](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/5.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第11章　应用系统负载分析与磁盘容量预测](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/11.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 九、用于 TensorFlow Eager 时间序列回归的递归神经网络](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/9.md)

## 机器视觉

+   [CS229 中文笔记 十八、应用实例：图片文字识别](http://ai-start.com/ml2014/html/week10.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第四门课 第三周 目标检测](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson4-week3.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第四门课 第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson4-week4.html)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 图像和视频分析](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-opencv.md)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 TensorFlow 目标检测](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-tf-object-detection.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 四、图像预处理](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/4.md)

## 图嵌入/图的表示学习

+   [图嵌入综述：问题，技术与应用 第一、二章](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/ge-survey-arxiv-1709-07604-zh/1.md)
+   [图嵌入综述：问题，技术与应用 第三章](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/ge-survey-arxiv-1709-07604-zh/2.md)
+   [图嵌入综述：问题，技术与应用 4.1 ~ 4.2](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/ge-survey-arxiv-1709-07604-zh/3.md)
+   [图嵌入综述：问题，技术与应用 4.3 ~ 4.7](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/ge-survey-arxiv-1709-07604-zh/4.md)
+   [图嵌入综述：问题，技术与应用 第五、六、七章](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/ge-survey-arxiv-1709-07604-zh/5.md)

## 自然语言处理

+   [DLAI 深度学习笔记 第五门课 第二周 自然语言处理与词嵌入](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week2.html)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 自然语言处理教程](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-nltk.md)
+   [PythonProgramming.net 系列教程 TensorFlow 聊天机器人](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/python-programming-net/python-programming-net-tf-chatbot.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第15章　电商产品评论数据情感分析](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/15.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 七、使用 TensorFlow Eager 构建用于情感识别的卷积神经网络（CNN）](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/7.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 八、用于 TensorFlow Eager 序列分类的动态循坏神经网络](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/8.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十一、文本特征提取](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/11.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十二、案例学习：用于 SMS 垃圾检测的文本分类](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/12.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 二十三、核外学习 - 用于语义分析的大规模文本分类](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/23.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 五、文本预处理](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/5.md)

## 强化学习

+   [写给人类的机器学习 五、强化学习](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/5.md)

## 推荐系统

+   [AILearning 第16章_推荐系统](https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/16.推荐系统.md)
+   [CS229 中文笔记 十六、推荐系统](http://ai-start.com/ml2014/html/week9.html)
+   [机器学习技法 15 -- Matrix Factorization](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/33.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第12章　电子商务网站用户行为分析及服务推荐](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/12.md)
+   [基于深度学习的推荐系统：综述和新视角 第一、二章](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/rs-survey-arxiv-1707-07435-zh/1.md)
+   [基于深度学习的推荐系统：综述和新视角 3.1 ~ 3.3](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/rs-survey-arxiv-1707-07435-zh/2.md)
+   [基于深度学习的推荐系统：综述和新视角 3.4 ~ 3.11](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/rs-survey-arxiv-1707-07435-zh/3.md)

## 预处理/特征工程

+   [Scikit-learn 秘籍 第一章 模型预处理](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/1.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第3章　数据探索](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/3.md)
+   [Python 数据分析与挖掘实战 第4章　数据预处理](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action/blob/gitbook/4.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 四、文本序列到 TFRecords](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/4.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/5.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 六、如何使用 TensorFlow Eager 从 TFRecords 批量读取数据](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/6.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 三、数据表示和可视化](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/3.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 七、无监督学习第一部分：变换](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/7.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十、案例学习：泰坦尼克幸存者](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/10.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十一、文本特征提取](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/11.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十九、自动特征选择](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/19.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 二、数据准备](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/2.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 三、数据预处理](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/3.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 四、图像预处理](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/4.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 五、文本预处理](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/5.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 六、日期时间预处理](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/6.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 七、特征工程](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/7.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 八、特征选择](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/8.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十九、数据整理（上）](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/19.1.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十九、数据整理（下）](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/19.2.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 二十、数据可视化](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/20.md)
+   [Sklearn 学习指南 第四章：高级功能](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch04.md)

## 模型评估/模型调优

+   [CS229 中文笔记 七、正则化](http://ai-start.com/ml2014/html/week2.html)
+   [CS229 中文笔记 十、应用机器学习的建议](http://ai-start.com/ml2014/html/week6.html)
+   [CS229 中文笔记 十一、机器学习系统的设计](http://ai-start.com/ml2014/html/week6.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第二门课 第一周：深度学习的实用层面](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson2-week1.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第二门课 第三周超参数调试，batch正则化和程序框架](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson2-week3.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第三门课 第一周：机器学习策略（1）](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson3-week1.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第三门课 第二周：机器学习策略（2）](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson3-week2.html)
+   [机器学习基石 5 -- Training versus Testing](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/6.md)
+   [机器学习基石 13 -- Hazard of Overfitting](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/14.md)
+   [机器学习基石 14 -- Regularization](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/15.md)
+   [机器学习基石 15 -- Validation](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/16.md)
+   [Scikit-learn 秘籍 第二章 处理线性模型](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/2.md)
+   [Scikit-learn 秘籍 第五章 模型后处理](https://github.com/apachecn/sklearn-cookbook-zh/blob/master/5.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 二、在 Eager 模式中使用指标](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/2.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 四、训练和测试数据](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/4.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十三、交叉验证和得分方法](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/13.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十四、参数选择、验证和测试](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/14.md)
+   [SciPyCon 2018 sklearn 教程 十六、模型评估、得分指标和处理不平衡类别](https://github.com/apachecn/scipycon-2018-sklearn-tut-zh/blob/master/16.md)
+   [TensorFlow 学习指南 二、线性模型](https://github.com/apachecn/learning-tf-zh/blob/master/2.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 九、模型验证](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/9.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 十、模型选择](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/10.md)
+   [Sklearn 学习指南 第四章：高级功能](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/learning-sklearn/ch04.md)

## 最优化

### 梯度下降

+   [CS229 中文笔记 十七、大规模机器学习](http://ai-start.com/ml2014/html/week10.html)
+   [DLAI 深度学习笔记 第一门课 第二周：优化算法](http://ai-start.com/dl2017/html/lesson2-week2.html)

## 其它

+   [机器学习技法 16（完结） -- Finale](https://github.com/apachecn/ntu-hsuantienlin-ml/blob/master/34.md)
+   [CS229 中文笔记 十九、总结](http://ai-start.com/ml2014/html/week10.html)
+   [写给人类的机器学习 六、最好的机器学习资源](https://github.com/apachecn/ml-for-humans-zh/blob/master/6.md)
+   [与 TensorFlow 的初次接触 6. 并行](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/first_contact_with_tensorFlow/6.md)
+   [TensorFlow Rager 教程 三、如何保存和恢复训练模型](https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/docs/tf-eager-tut/3.md)
+   [TensorFlow 学习指南 四、分布式](https://github.com/apachecn/learning-tf-zh/blob/master/4.md)
+   [数据科学和人工智能技术笔记 二十一、统计学](https://github.com/apachecn/ds-ai-tech-notes/blob/master/21.md)