国外20个机器学习相关博客推荐

最新推荐文章于 2024-07-17 16:43:56 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。

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

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
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 9057
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 1210
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
07-12 363
线性回归（Linear Regression）
最全的国外机器学习资源（下）
沉心修炼
12-25 2530
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 2116
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 2253
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
机器学习概述
T940842933的博客
07-11 5542
机器学习是概率论、线性代数、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域交叉的学科传统编程模式：规则+数据——>传统编程——>答案机器学习模式：数据+答案——>机器学习——>规则机器学习特点：以计算机为工具平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心研究包括：（1）机器学习方法：旨在开发新的学习方法（2）机器学习理论：旨在探求机器学习的有效性和效率（3）机器学习应用：主要考虑机器学习模型应用到实际中去，解决实际业务问题。
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 2000
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
机器学习（一）：简介
tb店铺搜：FUN STORE玩物社，专业买手挑选送礼好物
04-12 5961
一、机器学习定义     假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。 二、基本概念 1.模型     模型（model）泛指从数据中学得的结果。     从数据中学得模型的过程称为学习或训练，这个过程通过执行某个学习算法来完成。不同的学习方法会给出不同的模型，机器学习的目的...
十大机器学习算法的一个小总结
Miracle8070
10-11 1万+
在公众号看到来一篇不错的文章，讲解机器学习算法的，感觉挺好的，所以这里对常用的机器学习算法做一个小的总结， 然后根据学习李航老师的《统计学习方法》做得笔记，对这些算法进行补充。 简介   关于机器学习算法的研究已经获得了巨大的成功，哈佛商业评论甚至将数据科学家称为二十一世纪最具诱惑力的工作。 机器学习算法是在没有人为干涉的情况下，从大量的数据和历史经验中学习数据的结构并提升对某一目标的估计的算法。...
【周志华机器学习】一、机器学习基本概念
weixin_42301220的博客
04-03 1万+
文章目录参考资料1. 概述1.1 机器学习定义1.2 基本术语2. 模型的评估与选择2.1 误差与过/欠拟合2.2 评估方法2.3 训练集与测试集的划分方法2.3.1 留出法2.3.2 交叉验证法2.3.3 自助法2.4 调参2.5 性能度量2.5.1 最常见的性能度量2.5.2 查准率/查全率/F12.5.3 ROC与AUC2.5.4 代价敏感错误率与代价曲线 参考资料 Machine-learning-learning-notes LeeML-Notes 本博客为作者根据周志华的西瓜书和参考资料
机器学习 概述
CNDefoliation的博客
11-22 1556
机器学习概述笔记，借鉴周志华老师的机器学习和胡欢武老师的机器学习基础
机器学习原理详解
热门推荐
顺其自然~专栏
12-22 3万+
我们先来说个老生常谈的情景：某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。 自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，啊外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。啊哈，人生完整了？ 呵呵呵。 告诉你吧人生就是各种麻烦 等你回到家，尝了下芒果。有些确实挺甜，有些就不行了。额～显然，外婆...
机器学习介绍
Bio大恐龙
10-29 8211
机械学习与我们的日常生活息息相关，例如购物软件的推荐、短视频软件的推送和汽车的紧急避险，都与机械学习相关。那么什么是机械学习呢？机械学习 (MachineLearning , ML) 是一个致力于理解和构建“学习”方式的领域，换而言之，机械学习是利用数据提高某些任务的性能的方法。它被认为是人工智能的一个分支。简而言之，机器学习是从数据中学习和提取有用的信息，不断提升机器的性能。基本任务是从这些数据中学习规则，利用学习到的规则来预测新的数据。为什么要应用机械学习？它有什么独特的优点吗？
机器学习（一）（超详细版）
m0_69003698的博客
07-17 647
比如说当我们去菜场里面去买西瓜，那么怎么去挑选一个好的西瓜呢？我们可以去根据西瓜的色泽、根蒂，以及敲击声音，或者更多特征去判断。再比如说我们去考试，怎么考出一个好成绩呢，需要有对应的学习计划和方案，采取行动之后自然会取得好成绩。总而言之，对于一些事物，我们积累了一定的经验，那么通过对经验的利用，就可以做出有效的预判，甚至对于新的情况也能做出相对应的决策以上是我们在生活中的一个应用。那么机器学习，就是利用计算机去帮助我们去解决以上的这些情况。
机器学习（一）
weixin_66397563的博客
10-06 1111
线性回归, 线性代数回顾,多元线性回归,逻辑回归 ,正则化 ,损失函数与代价函数,神经网络
机器学习&深度学习大牛博客专栏总结
Freedom_anytime的博客
07-14 3693
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...
机器学习优秀博客
l1394049664的博客
07-26 742
https://my.youkuaiyun.com/jiangjunshow
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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