资源地址： https://github.com/howie6879/mlhub123

帮这个有心的同学推广下 欢迎给他pr star

mlhub123

机器学习网站导航以及资源，欢迎PR提供资源：

• 网站： https://www.mlhub123.com/
• 进微信群交流：备注mlhub进群 - mlhub
• Telegram群组： 欢迎加入，资源多多~

导航

新闻资讯

• Analytics Vidhya: 为数据科学专业人员提供基于社区的知识门户
• Distill: 展示机器学习的最新文章
• Google News: Google News Machine learning
• MIT News: Machine learning | MIT News
• 17bigdata: 专注数据分析、挖掘、大数据相关领域的技术分享、交流
• 机器之心: 机器之心 | 全球人工智能信息服务
• 雷锋网: 雷锋网 | 读懂智能，未来
• 数据分析网: 数据分析网 - 大数据学习交流第一平台
• 知乎主题: 知乎机器学习热门主题

社区交流

• AIQ: 机器学习大数据技术社区
• DataTau: 人工智能领域的Hacker News
• MathOverflow: 数学知识问答社区
• Medium: 一个涵盖人工智能、机器学习和深度学习相关领域的自由、开放平台
• PaperWeekly: 一个推荐、解读、讨论和报道人工智能前沿论文成果的学术平台
• Quora: Quora | 机器学习主题
• Reddit: Reddit | 机器学习板块
• ShortScience: 用最简单的篇幅去概况科学著作
• SofaSofa: 做最好的数据科学社区
• Twitter: Twitter | 机器学习论文版块
• 极智能: 人工智能技术社区

优质博文

• Google AI Blog: 谷歌AI博客
• handong1587: 深度学习各个方向资源汇总，及各大顶级会议/期刊资源
• Machine Learning Mastery: 帮助开发人员使用机器学习的知识解决复杂的问题
• paralleldots：一个提供随时可用的一流AI解决方案的博客
• Stats and Bots - Medium: 机器学习应用程序和代码的实用指南
• tornadomeet的博客: 很详细的ML&DL学习博客
• wildml：Artificial Intelligence, Deep Learning, and NLP
• 爱可可-爱生活: 知名互联网资讯博主
• 超智能体: 分享最通俗易懂的深度学习教程
• 人工智能笔记: 人工智能从入门到AI统治世界

论文检索

• arXiv: 康奈尔大学运营的学术预印本发布的平台
• Arxiv Sanity: 论文查询推荐
• GitXiv: arXiv的成果开源实现平台
• Papers with Code: 将论文与开源代码实现结合
• SCI-HUB: 找论文必备
• 猫咪论文: 简单自由的论文下载平台

比赛实践

• biendata：数据科学竞赛平台
• DataCastle: 中国领先的数据科学竞赛平台
• DataFountain: DF,CCF指定专业大数据竞赛平台
• Kaggle: 为数据科学家提供举办机器学习竞赛
• KDD-CUP: 国际知识发现和数据挖掘竞赛
• 滴滴新锐: 滴滴面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划
• JDD空间站: 京东算法赛事平台
• 赛氪网: 汇集以高校竞赛为主，活动、社区为辅的大学生竞赛活动平台
• 天池大数据: 大数据竞赛、大数据解决方案、数据科学家社区、人工智能、机器学习

资源

课程学习

• data-science-complete-tutorial: 数据科学完整入门指南
• David Silver：David Silver 深度强化学习课程
• fast.ai: Making neural nets uncool again
• liuyubobobo: Python3 入门机器学习
• Metacademy: 知识点检索并画出通向这个知识点的知识图谱
• Siraj Raval：时序预测：Kaggle免费课程：时序预测
• Two Minute Papers: YouTube | 最简短的语言概况最新的热点论文
• YSDA nlp_course：YSDA course in Natural Language Processing
• 3Blue1Brown : YouTube | 数学基础频道
• 3Blue1Brown 中文: Bilibili | 数学基础频道
• 谷歌：机器学习速成课程: Google制作的节奏紧凑、内容实用的机器学习简介课程
• 李宏毅：李宏毅深度学习课程
• 林轩田: 机器学习基石
• 林轩田: 机器学习技法
• 徐亦达：徐亦达老师机器学习课程
• 邱锡鹏（复旦大学）：神经网络与深度学习
• 吴恩达: 机器学习课程
• 吴恩达: 深度学习课程

资源收集

• awesome-machine-learning-cn: 机器学习资源大全中文版，包括机器学习领域的框架、库以及软件
• Coursera-ML-AndrewNg-Notes: 吴恩达老师的机器学习课程个人笔记
• daily-paper-computer-vision: 记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文
• DeepLearning-500-questions：深度学习500问
• deeplearning_ai_books: 吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源
• Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: 深度学习论文阅读路线图
• funNLP：中文语料库资源收集项目
• Getting Started in Computer Vision Research：计算机视觉研究入门全指南
• lihang_book_algorithm: 《统计学习方法》算法python实现
• Machine Learning、Deep Learning: ML&DL资料
• MachineLearning_Python: 机器学习算法python实现
• Machine_Learning_Study_Path：机器学习过程中所看的书，视频和源码
• ml_cheatsheet：机器学习算法速查手册
• ml_tutorials: 机器学习相关教程
• NLP-progress：跟踪NLP各项技术的state-of-the-art进展
• 100-Days-Of-ML-Code 英文版：100 Days of Machine Learning Coding as proposed by Siraj Raval
• 100-Days-Of-ML-Code 中文版：100-Days-Of-ML-Code 中文版
• 周志华 - 机器学习: 周志华《机器学习》笔记

开源书籍

• deeplearningbook-chinese: 深度学习中文版
• deep_learning_cookbook: 深度学习手册
• hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF: Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南
• Interpretable Machine Learning: 一份指南，教你如何构建具有可解释性的黑盒模型
• Neural Networks and Deep Learning: 深度学习开源书籍
• Neural Networks and Deep Learning: 深度学习开源书籍 - 中文
• PythonDataScienceHandbook: Python数据科学手册
• TensorFlow-Course: 简单易学的TensorFlow教程
• 机器学习实战: Machine Learning in Action（机器学习实战）
• 简单粗暴TensorFlow: 本手册是一篇精简的TensorFlow入门指导

实战项目

• face_recognition: 世界上最简单的人脸识别库
• style2paints: 线稿自动上色

文档

Python

• Caffe: 一个基于表达式，速度和模块化原则创建的深度学习框架
• Caffe2: Caffe2官方文档
• Chainer: 基于Python的独立的深度学习模型开源框架
• CNTK: CNTK官方文档
• [Gensim](https://www.6aiq.com/forwar