標星過萬的機器學習、深度學習課程筆記及代碼實現(xiàn)！

吳恩達機器學習、深度學習，李航老師《統(tǒng)計學習方法》、CS229數(shù)學基礎等，可以說是機器學習入門的寶典。本文推薦一個網(wǎng)站“機器學習初學者”，把以上資源的筆記、代碼實現(xiàn)做成了網(wǎng)頁版，可以在線閱讀了。

網(wǎng)址：http://www.ai-start.com

黃博的github是目前最適合初學者入門的機器學習資源之一，注冊三年多就收獲了目前stat數(shù)量58.5k+了，網(wǎng)址：https://github.com/fengdu78

但是，github訪問速度慢，而且，筆記需要下載才能閱讀（機器學習和深度學習筆記有1000多頁，攜帶不是很方便），于是，一個在線學習的網(wǎng)站“機器學習初學者”應運而生了，把吳恩達、李航老師的資源通過筆記、代碼實現(xiàn)等方式，做成了網(wǎng)頁版，非常方便，只要有電腦或者手機即可學習。

我們來實測一下吧！

網(wǎng)址：http://www.ai-start.com

在線閱讀資源

1.吳恩達老師的2014機器學習課程筆記

筆記為黃博原創(chuàng)，引用為注明出處。（Github標星：22.5k+）

筆記在線閱讀：

http://www.ai-start.com/ml2014

github：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

2.吳恩達老師的深度學習課程筆記（deeplearning.ai）

筆記為本人整理機器學習愛好者群編寫的筆記，目前更新完成。（Github標星：13.4k+）

筆記在線閱讀：

http://www.ai-start.com/dl2017

github：https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

3.機器學習的數(shù)學基礎

參考教科書編寫，僅作參考。markdown文件將會在github公布。（Github標星：5.5k+）

1.CS229線性代數(shù)翻譯：

http://www.ai-start.com/CS229/1.CS229-LinearAlgebra.html

2.CS229概率論翻譯：

http://www.ai-start.com/CS229/2.CS229-Prob.html

3.大學數(shù)學基礎公式：

http://www.ai-start.com/dl2017/html/math.html

4.數(shù)據(jù)科學的筆記

數(shù)據(jù)科學的筆記以及資料搜集，目前尚在更新，部分內容來源于github搜集。（Github標星：5.5k+）

github：https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes

5.李航《統(tǒng)計學習方法》代碼實現(xiàn)

李航《統(tǒng)計學習方法》代碼實現(xiàn)，可以在線閱讀，部分內容來源于github搜集。（Github標星：14.3k+）

github：https://github.com/fengdu78/lihang

在線閱讀：

https://mp.weixin.qq.com/s/HD8M1EIuBDk2ElTHBT48Zw

網(wǎng)站實測

網(wǎng)站全部為靜態(tài)頁面，以機器學習筆記為例，我們用電腦和手機實測閱讀效果我們打開筆記的其中一頁（http://www.ai-start.com/ml2014/html/week7.html）

電腦上閱讀效果

手機上閱讀效果

總結

推薦一個機器學習資源的神網(wǎng)站，最熱門的機器學習課程和資源做成了在線閱讀版本。可以說，只要有電腦或者手機，就可以系統(tǒng)地學習吳恩達、李航老師的機器學習課程和資源了。

網(wǎng)址：http://www.ai-start.com

點擊閱讀原文也可直達網(wǎng)站。