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推荐!机械学习和大数据优质资料打包下载,宅在家里学习吧

作者:爱赢体育客服 时间:2021-09-10 00:16
本文摘要:与其宅在家里无聊,不如使用网络免费资源富厚一下自己的知识储蓄。这里我总结了一下大数据和AI相关领域的免费资源,这些书籍和资料都是我小我私家阅读过,一些阅读履历也和大家分享一下。 鉴于当前形势,购置书籍不太利便,我已经将这些书籍的电子版打包整理好,文末有下载方式。机械学习机械学习入门机械学习有两本必读的中文书:周志华的《机械学习》和李航的《统计学习方法》。这两本书主要先容机械学习的统计学原理,深入浅出,是机械学习必不行少的好书。

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与其宅在家里无聊,不如使用网络免费资源富厚一下自己的知识储蓄。这里我总结了一下大数据和AI相关领域的免费资源,这些书籍和资料都是我小我私家阅读过,一些阅读履历也和大家分享一下。

鉴于当前形势,购置书籍不太利便,我已经将这些书籍的电子版打包整理好,文末有下载方式。机械学习机械学习入门机械学习有两本必读的中文书:周志华的《机械学习》和李航的《统计学习方法》。这两本书主要先容机械学习的统计学原理,深入浅出,是机械学习必不行少的好书。其中,周志华的《机械学习》封面是一个西瓜,内容中大量使用了瓜来举例,因此被称为西瓜书。

我认为,对于零基础的朋侪,周志华的这本西瓜书入门机械学习更合适。《统计学习方法》适合面试算法工程师前快速地回首和梳理知识。我建议在有一定的《机械学习》阅读基础后,再学习《统计学习方法》。

深度学习深度学习领域许多人推荐Ian Goodfellow和Yoshua Bengio等大牛的《Deep Learning》,因其封面是一幅花的油画,被称为花书。中文本由北大张志华老师团队翻译。

我自己读过中文版,读了两三张放弃了,因为整本书主要先容深度学习背后的种种数学推导,纵然有一定数学基础的朋侪也可能需要花费大量精神啃明确这本书,因此这本书更适合深度学习相关的博士生和研发人员。有英文基础的朋侪可以直接在线阅读:http://www.deeplearningbook.org/。相对而言我建议一些有代码示例的课程,好比Keras之父的《Python深度学习》和亚马逊李沐的《动手学深度学习》。

学好这两本书中的任意一本基本就能对深度学习有更全面的明白了。我认为《Python深度学习》是初学者入门深度学习的最佳书籍之一。

书中使用了大量的案例,包罗盘算机视觉和自然语言处置惩罚等,而且主要使用Keras实现,代码简介、可读性强。作者将书中的代码放到了github(https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks)上开源了。李沐的《动手学深度学习》也是一本一边学原理一边动手训练的入门书籍。该书现在已经在网络上开源,地址为:https://zh.d2l.ai/。

这本书也是伯克利的深度学习课程课本,相关在线教学视频已经放到了B站上:https://www.bilibili.com/video/av41702832。这本书有一个小缺点,就是代码主要使用亚马逊主推的MXNet框架,与当前主流的TensorFlow和PyTorch肯定略有差别。不外,有人已经将书内里的相关代码用PyTorch翻译了一遍:https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch。所以相比《Python深度学习》而言,MXNet可能是它的一个小缺点吧。

如果将上面这些书都弄明确,你已经是一名机械学习妙手了。说实话,机械学习的有些问题我也没有100%搞懂。大数据这年头,算法工程师竞争越来越猛烈了,只懂深度学习可能已经没那么吃香了,找到一份好的算法工程师事情还需要一些大数据的配景,究竟各大公司都是在大数据上做深度学习的。大数据各家公司的技术栈不太一样,但主要依赖几个工具:Hadoop、SQL、Spark、Flink。

接下来划分推荐一些资料。HadoopHadoop是大数据生态中的基石,这头大象已经十几岁了,只管有人认为Hadoop太老了,但它仍然是许多公司首选的大数据基础架构。这里重磅推荐《Hadoop权威指南》这本书。

这本书不仅仅解说了Hadoop这项技术,更是对Hadoop生态中的焦点组件做了全面的先容,包罗HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Spark等,这些技术现在被广泛应用在各大公司。因此,我认为这是一本很是好的入门Hadoop和大数据的书籍。惋惜的是,这本书我没找到中文第四版PDF。SQLSQL是许多公司经常使用的数据分析工具,好比基于Hive来写SQL。

对SQL还不太熟悉的朋侪可以通过这个网站学习SQL基本语法:https://www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html。Hive的语法与SQL很像,它与Hadoop生态联系更精密。

这里推荐《Hive编程指南》来学习Hive编程。SparkSpark已经是大数据批处置惩罚领域绝对的王者。Scala是Spark的主要开发语言,也是官方推荐的最佳API语言。

我认为学习Spark最大的难点可能是Scala这门编程语言了,因为Scala太灵活了,太过灵活以至于初学者容易找不到偏向。这里推荐几个Scala的在线学习网站:Twitter的Scala课堂(中文):https://twitter.github.io/scala_school/zh_cn/index.htmlScala教程:https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html至于Spark,说实话我没有看过任何书籍,一方面主要是因为Spark的迭代很快,许多书已经有些落伍了,另一方面Spark的官方文档(http://spark.apache.org/docs/latest/index.html)也比力详细,可以用来入门Spark。

FlinkFlink现在是大数据领域的新星,在流处置惩罚领域有绝对的优势,相比而言比Spark更难掌握一些。现在市面上好的书籍有Flink主要开发人员编写的《Stream Processing with Apache Flink》。这本书对Flink的原理和架构有比力详细的形貌,美中不足的是英文原版,有英文基础的朋侪可以阅读一下。

现在中文领域我认为还没有特别好的书籍来推荐,我的专栏里有大量对Flink的先容,是在阅读Flink源码以及英文资料基础上完成的,有兴趣的朋侪可以阅读一下。下载方式感兴趣的朋侪可以私信我,我会回回信籍电子版的下载链接。这些电子版都是我从网络中收集到的,固然还是建议大家购置和支持正版书籍。

资料分享就到这里了,感兴趣的朋侪可以关注我的专栏,留言说出你想学习和相识的技术和领域。


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