国外20个机器学习相关博客推荐

最新推荐文章于 2021-11-24 21:56:27 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 博客 推荐 国外 教程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/piapiada/article/details/79081926
这篇博客汇总了国外20个关于机器学习的博客和新闻站点，包括Reddit上的讨论、Google News的资讯、Machine Learning Mastery等个人博客，内容涵盖理论、应用、深度学习和实战案例，适合学习者和开发者获取最新知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

概述

  最近一直在学习机器学习相关的知识，前面相继边学习边翻译了四篇机器学习相关的国外文章

  今天我就把我平时看到的一些国外的关于机器学习的博客和新闻站，分享给大家。

Machine Learning - Reddit

  • 网址：点击前往
  • 介绍：关于大名鼎鼎的Reddit，相信我不用多说，你已经知道了或者听说了很多关于Reddit的传闻。Reddit中包含了很多关于机器学习的讨论、文章、项目。
  • 更新频率：84篇/周

Machine Learning - Google News

  • 网址:
最低0.47元/天 解锁文章
2025年 课程设计 机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)
sybh的博客
10-05 8760
10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。
机器学习入门学习资料推荐
AI 算法笔记
04-06 1186
今天介绍一些机器学习的学习资料，主要是分为以下几个方面的内容： 编程语言：实现机器学习，主要是介绍 Python 方面的语言； 书籍：看书通常是入门的一种方法，比较适合自律性强的同学； 视频：入门的第二种方法就是看视频，虽然会比看书慢一些，但是胜在详细，对完全零基础者是非常友好的； 教程：主要是一些教程文章； 博客网站：常去的网站，包括一些大神博客； Github 项目：Github 上的一些项...
机器学习优秀博客推荐
象牙塔小明的博客
07-12 350
线性回归（Linear Regression）
最全的国外机器学习资源（下）
沉心修炼
12-25 2511
集齐上下两篇，可召唤神龙哦~ 为看官奉上机器学习资源——下篇。 最牛B的框架、库和软件，至此终于收齐啦！ _________________________________________________________________ 一、Matlab 计算机视觉 Contourlets—实现轮廓波变换及其使用函数的MATLAB源代码 Shea
最全的国外机器学习资源（上）
沉心修炼
12-25 2090
最全的国外机器学习资源（上）
【Python系列4】国外程序员整理的机器学习资源大全——Python篇
安全曼巴2020
09-20 2244
原文链接： awesome-machine-learning   翻译： 伯乐在线 - toolate 译文链接： http://blog.jobbole.com/73806/ 上面的链接中，还有其他常用语言（C++, Closure, Go, Java, JavaScript, Julia, Lua, Matlab, .Net, Ruby, R, Scala）的机器学习库介绍。本文只是罗列了
机器学习参考(一)-那些国内外的大牛们
微积分的博客
09-24 3980
本文是个人的开篇博客，也是为整个博客确定其内容方向。博客以“机器学习参考-那些国内外的大牛们”开篇，旨在突出博客所有关注内容中的重点内容-机器学习。作为机器学习中的newcomer，在不到两年的学习实践道路上，也曾为如何快速入门绞尽了脑汁，故将自己在学习过程中的一点总结分享给各位同行们，望能达到与大家交流共成长的目的。
机器学习相关的项目代码及其相应的研究生级别的博客文章.zip
03-21
国外优秀项目，适合毕业设计，适合商业二次研发
机器学习入门&安装Anaconda
最白の白菜的博客
11-24 1981
机器学习入门&安装Anaconda 前言 Python基础其实有Java的学习经历差不多一个星期就可以学完了，但是我用了将近两星期，算是边玩边学吧，总的来说基础就跟Java的东西差不多，无疑就是多了元组，列表和字典的一些操作和语法。后面又学习PR剪辑，算是满足的自己的临时兴趣，不过之后学习到vlog阶段要买相机什么的，学生党没钱（手动狗头），所以先缓缓学习PR，继续在学习Python的这条道路上走下去，我的学习方向是人工智能机器学习+深度学习。至于我为什么学习Python，不学Java了，因为我得紧
非常不错的学习博客
Armily的专栏
06-21 2809
1、小魏的修行路  http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu   2、晨宇思远（邹宇华 北京航空航天大学） http://blog.youkuaiyun.com/chenyusiyuan  3、Rachel Zhang（张睿卿）的博客 http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer  4、zouxy09（邹晓艺） 华南理工大学 http://blog.csdn.
机器学习&深度学习大牛博客专栏总结
Freedom_anytime的博客
07-14 3682
在学习过程中，总结了一些大牛的博客专栏，在此分享出来，希望能帮到大家。 1.知乎专栏 机器学习算法工程师 作者是一名算法全栈。 2.知乎专栏 数据分析侠 作者是《数据分析侠的成长故事》作者，前支付宝员工。 3.优快云专栏 zouxy09的专栏 作者是一名博士生，博文特点是逻辑清晰，语言通俗易懂，比喻非常恰当，极其适合初学者理解知识点。 4.优快云专栏 Babers 作者对And...
有哪些比较好的机器学习人工智能技术社区推荐
舒哥的blog
04-04 8385
AIQ - 全国最专业的机器学习大数据技术社区，是一个以机器学习,大数据,云计算,数据分析,数据挖掘,人工智能,区块链为主要学习方向的学习交流社区,在这里可以讨论各种当下比较火热的技术，分享大数据,机器学习算法等各种优质精华文章与教程资料,填补了机器学习技术社区宇宙级空白,分享学习心得。 人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科，我把它们归纳为六个： （1）计算机视...
我爱机器学习 机器学习干货站- 资源
hzdxw的专栏
07-30 1万+
我爱机器学习 机器学习干货站 跳至正文 机器学习 Deep Learning 所有主题 关注我们 DeepMind团队的《Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces》 发表于2016年4月7日由smallroof Paper: Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Ac
机器学习知识点相关总结（一）——基础
weixin_40714990的博客
04-13 1810
算法零基础小白开始进行了艰难的找工作之路，在此记录整理的知识点~ 模块一：机器学习基础部分
世界顶级AI大神综述深度学习
喜欢打酱油的老鸟
02-10 1908
http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2600395/   论文基本信息 文章名称：Deep learning 作者：Yann LeCun, Yoshua Bengio& Geoffrey Hinton       作者简介     图丨Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和...
深度学习比较好的博客
ldy944758217的博客
12-09 1651
1.http://www.jianshu.com/p/5a17f5fef3e0  大神关于深度学习的理解 2.http://blog.youkuaiyun.com/u010900574/article/details/51992156  卷积神经网络
机器学习（二十五）——推荐算法
livan1234的博客
08-17 1万+
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。 我的公众号为：livandata
机器学习入门心得——书籍、课程推荐
热门推荐
Shingle_的博客
07-16 2万+
MOOCsCoursera 上 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程：适合 Machine Learning 的入门，我当时是研一的上学期听的这个课，学校的课还比较多，那时是完全按照他的课程日历来学的，每周都有Deadline，一共学习了3个月，就是通过这个课对机器学习有了一个整体的理解，学习课程的时候一定要记得做Assignment，非常有帮助。研一下学期听了师兄们推荐的
必读的AI和深度学习博客
weixin_34216196的博客
11-20 384
技术的提高是需要日积月累的努力，除了看书看视频外，一个很有效的提高方法当然就是阅读大牛的博客文章了，所谓听君一席话，胜读十年书，虽然读大牛的文章没有这么夸张，但也可以让你解决技术上的一些难题，可以学习大牛的学习方法和思维方式，受益匪浅！ 接下来会介绍一些 AI 和深度学习方面的博客。 原文：Must-read Blogs for AI and Deep Learning Enthusiasts ...
华中科技大学机器学习导论
最新发布
03-27
### 华中科技大学机器学习导论课程资源 尽管当前提供的引用未直接提及华中科技大学的具体机器学习导论课程内容，但从公开教育资源的趋势来看，许多高校会将其优质课程开放给公众访问。以下是可能获取该课程讲义或视频的方式及相关背景： #### 1. **学校官方在线平台** 许多国内知名高校通过其官方网站或其他教育平台发布公开课资源。例如，清华大学、北京大学等均在其官网设有专门的“慕课”或“学堂在线”入口[^1]。对于华中科技大学而言，可以尝试访问学校的教务处网站或者MOOC平台（中国大学MOOC），查找是否有《机器学习导论》相关的课程。 #### 2. **第三方教育平台** 如果未能在学校官网上找到相关内容，则可考虑其他大型教育平台，如网易云课堂、B站学术区以及腾讯课堂等。这些平台上通常会有来自不同院校教师分享的学习材料和讲解视频[^2]。特别注意的是，“编程”类别下的高播放量视频可能会涉及基础算法与数据结构的知识点，而“人工智能”分类中的热门教程也可能间接覆盖部分机器学习理论。 #### 3. **开源社区和技术博客** 社区内活跃的技术爱好者经常整理并上传自己总结的学习笔记或是翻译国外经典教材章节作为补充阅读材料。GitHub仓库就是一个很好的例子，在其中搜索关键词“Machine Learning Introduction HUST”，或许能够发现由学生维护的相关文档集合链接地址列表。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_hust_ml(): url = 'https://www.baidu.com/s?wd=华中科技大学+机器学习导论' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser') results = [] items = soup.find_all('div', class_='c-container')[:5] for item in items: title = item.h3.a.string.strip() link = item.h3.a['href'] snippet = item.find('span',class_="abstract").text.replace('\n',' ').strip() if item.find('span',class_="abstract") else '' result = f"{title}\n{link}\n{snippet}" results.append(result) return "\n\n".join(results) print(search_hust_ml()) ``` 上述脚本可以帮助快速定位网络上有关此主题的信息源之一种方法。 ---
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