机器心脏报告
编辑:张骞
从2017年到2021年，这位计算机科学博士花了四年时间编写了一份机器学习深度学习的大纲，涵盖了500多个主题和数千个链接。你想要的课程、论文、博客……这里应有尽有。
我今天比昨天更有知识吗？
很多自我管理意识比较严格的人都会问自己这个问题。以色列Baylan大学计算机科学博士、新遗迹首席研究员Ori Cohen或许能很好地回答自己，因为他把每天看到的、学到的都写了下来，而且四年就能出一本书。
这本书是Ori Cohen编的《机器学习深度学习大纲》。它有400多页，涵盖了机器学习算法、统计学、特征选择、工程技术、深度学习、NLP、音频、深度经典视觉、时间序列、异常检测、图形和实验管理等500多个主题。很多话题都附有丰富的链接，可以帮助你找到各种相关的论文、博客、课程等资源。
该书的部分目录如下:
重要的是，这本书是免费开放的，可以在Google Docs、GitHub等平台上找到。
Google文档:https://docs . Google . com/document/d/1 wvtcwc 8 lob 3 pzi 9 huqod 7 ujquoy 98n 5r 3 aqswknalzk/edit #
吉图布:https://github.com/orico/www.mlcompendium.com/
圣经:https://book.mlcompendium.com/
以书的第一章——“机器学习的类型”为例。本章首先推荐一篇关于如何为手头的任务选择算法的文章，并给出了该文章的链接。
第一章链接到第一篇文章的参考资料。
接下来，笔者推荐斯坦福大学经典AI课程:CS221。
然后是一些关于弱监督、半监督、回归、主动学习、在线学习、在线深度学习、N-SHOT学习等等的内容。
虽然它有400多页，但这本书实际上一直在更新。
按照作者的说法，初学者其实可以把它作为参考书:如果有什么概念不明白，就在书上搜一下，然后看完相关内容再继续前进。
