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有哪些机器学习和人工智能的线上学习资源?

以下给出了网上学习人工智能和机器学习的免费资源。

1. 可解释的机器学习 (制作黑箱模型的指南可解释)

机器学习在改进产品,流程和研究方面具有巨大潜力。但计算机通常不解释他们的预测,这是采用机器学习的障碍。本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。

在探索可解释性的概念之后,您将学习简单的可解释模型,例如决策树,决策规则和线性回归。后面的章节侧重于一般模型不可知方法,用于解释黑盒模型,如特征重要性和累积局部效应。

 

2. 预测:原则与实践

本教材旨在全面介绍预测方法,并提供有关每种方法的足够信息,以便读者能够合理使用它们。我们并不试图对每种方法背后的理论细节进行彻底的讨论,尽管每章末尾的参考文献将填写许多细节。

本书是针对三个受众编写的:(1)当他们可能没有在该领域接受任何正式培训时,他们发现自己正在做商业预测; (2)本科生学习生意; (3)MBA学生做预测选修课。我们自己将它用于在澳大利亚莫纳什大学获得商业学士学位或商业学士学位的学生的第三年学科。

 

3. 学习Python3

用Jupyter notebooks学习Python 3。

 

4. 基于模型的机器学习电子书

免费的电子书,介绍基于模型的机器学习。作者是John Winn等人。

 

5. 持续更新

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