1、Scikit-Learn机器学习进阶
网址:
https://github.com/glemaitre/pyparis-2018-sklearn/blob/master/notebook.ipynb
2、机器学习基础:(Python)手把手Logistic回归
网址:
https://towardsdatascience.com/building-a-logistic-regression-in-python-step-by-step-becd4d56c9c8
3、美国加州大学圣地亚哥分校Python入门课程资料(Jupyter Notebooks)
网址:
https://cogs18.github.io/materials/00-Introduction/
4、21世纪统计思维(斯坦福本科生统计课程教材)
网址:
https://github.com/poldrack/psych10-book
5、《统计学习方法》所有算法实现代码
网址:
https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm
6、(MIT课程)Python机器学习——从线性模型到深度学习
网址:
https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to-deep-learning
7、(高等经济学院)Coursera高级机器学习课程资料
网址:
https://github.com/MaxPoon/coursera-Advanced-Machine-Learning-specialization
10、深度学习之自然语言处理斯坦福大学CS224n课程集训营
网址:
https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp
11、深度强化学习教程(高质量PyTorch实现集锦)
网址:
https://github.com/qfettes/DeepRL-Tutorials
12、R语言教/学课程资源集
网址:
https://github.com/rstudio-education/rstats-ed
13、(彭博)视频课程:机器学习基础
网址:
https://bloomberg.github.io/foml/#home
14、CMU课程:深度学习导论(Fall 2018)
网址:
http://deeplearning.cs.cmu.edu/
14、机器学习数学基础
网址:
https://www.doc.ic.ac.uk/~mpd37/teaching/2017/496/notes.pdf
15、UC Berkeley深度强化学习课程
网址:
http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
16、哥伦比亚新闻学院Lede项目算法课程材料
网址:
https://github.com/jstray/lede-algorithms
17、CMU神经网络自然语言处理课程(2018)
网址:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/
18、人工智能导论课程讲义
网址:
https://github.com/glouppe/info8006-introduction-to-ai
19、旧金山大学数据科学训练营课程教材
网址:
https://github.com/parrt/msds501
20、帝国理工学院数学系深度学习课程的代码和作业资料
网址:
https://github.com/pukkapies/dl-imperial-maths


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