推荐 | 一位从不学无术到跨行算法工程师的人生赢家!
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微信公众号推荐


AI派



今天给大家推荐一个微信公众号「AI派」,作者是王老湿王老湿在大学是一个不学无术的无良少年后偶然接触编程,开始自学编程,又经AI浪潮洗礼,现已成功转型为一枚机器学习算法工程师。


作者当前工作方向为推荐系统,在工作中会使用Python、Java、Scala、Spark、Hive、机器学习、深度学习、自然语言处理等方面的技术。在工作之余,他也将这几年自己掌握的技术不断分享在自己的公众号「AI派」中,希望能帮助到更多想学习相关技术的同学!


作者的真实经历:

我是如何入门机器学习的呢


作者的更多介绍:

我(AI派号主)的自白


与作者有缘,可以添加作者微信交流

备注:交流


公众号内容


作者在公众号分享了 90 余篇原创的技术文章,包含使用Python来做数据分析、机器学习教程,主要内容如下


 1、《机器学习宝典》


包含常用的机器学习基础以及算法常识,当前还在更新中,已更新15篇。

  1. 一篇让文科生也能读懂机器学习的文章

  2. 机器学习中你不可不知的几个算法常识

  3. 一份非常全面的机器学习分类与回归算法的评估指标汇总

  4. 与你生活密切相关的排序算法的评估指标

  5. 一份机器学习模型离线评估方法的详细手册

  6. 你可能过于高估了机器学习算法能力,带你解读鲜为人知的数据泄露问题

  7. 线性回归:这可能是机器学习中最简单的一个模型了

  8. 逻辑回归:工业界应用最多的模型之一

  9. 线性支持向量机:一个名字奇怪但思想简单的算法

  10. 线性不可分支持向量机:机智的核技巧

  11. 支持向量机软间隔:有时候错误并非一定是坏事

  12. 支持向量回归:其实支持向量也可以解决回归问题

  13. 决策树(基础):这或许是最像程序员熟悉的 if else 模型了

  14. 决策树(进阶):决策树的高级技巧

  15. 回归决策树:其实决策树也可以解决回归问题

 2、《轻松玩转Pandas》


包含 Pandas 的入门和进阶,当前已更新完成,总共13篇。

  1. Pandas数据结构详解

  2. Pandas基本功能详解

  3. Pandas缺失值处理

  4. Pandas文本数据处理

  5. Pandas分类数据详解

  6. Pandas时间序列详解

  7. Pandas计算工具介绍

  8. Pandas筛选操作详解

  9. Pandas分组聚合详解

  10. Pandas转换连接详解

  11. Pandas IO 操作详解

  12. Pandas可视化详解

  13. 骚操作,用SQL方式的去玩Pandas

 3、《Numpy修炼之道》


包含 Numpy 的入门和进阶,当前已更新完成,总共13篇。

  1. 什么是Numpy

  2. N维数组 ndarray

  3. Numpy数据类型

  4. Numpy基本运算操作

  5. Numpy索引和切片

  6. Numpy复制和视图

  7. Numpy形状操作

  8. Numpy常用函数

  9. Numpy广播机制

  10. Numpy结构化数组

  11. Numpy掩码数组

  12. Numpy genfromtxt函数

  13. 将python函数向量化

 4、其他精彩原创

  1. 如何使用sklearn进行在线实时预测(构建真实世界中可用的模型)

  2. 模型部署:Java如何跨语言调用Python/R训练的模型

  3. 如何使用Python伪造一点也不假的假数据呢


未来计划


1. 尽快将《机器学习宝典》系列文章更新完成,然后开始更新深度学习、推荐系统、CTR预估方面的文章!


2. 邀请更多作者来分享Sklearn、TensorFlow、PyTorch等框架知识,同时输出大数据处理时用到的Spark、Hive等教程!




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