未来3-5年,那个机器学习方向最缺人才
https://daily.zhihu.com/story/9645981?utm_campaign=in_app_share&utm_medium=iOS&utm_source=weixin
机器学习算法分类:监督学习、无监督学习、强化学习
基本的机器学习算法:线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33794257
https://www.jiqizhixin.com/articles/a-tour-of-the-top-10-algorithms-for-machine-learning-newbies
机器学模型评价与优化
https://blog.csdn.net/xx19901314/article/details/52168260
比赛平台 :kaggle 阿里天池比赛
kaggle从小白到入门
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25686876
Kaggle案例泰坦尼克号问题
https://github.com/HanXiaoyang/Kaggle_Titanic/blob/master/Titanic.ipynb
Kaggle 机器学习竞赛冠军及优胜者的源代码汇总
https://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/49275401
matplotlib库使用常用实例
http://whuhan2013.github.io/blog/2016/09/16/python-matplotlib-learn/
pandas库使用常用实例
https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html
numpy库使用常用实例介绍
https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_array_attributes.htm
使用skitlearn进行集成学习调参
http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html
机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法
https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/78783773
常用python编辑器:sublime idea(功能强大) jupyter
语言和软件:markdown、tableau
https://www.cnblogs.com/chen-lhx/p/5743438.html
https://github.com/Klarustx/materials/tree/master/shell
https://www.cnblogs.com/yangjig/p/6014198.html
https://github.com/Klarustx/materials/tree/master/git
https://segmentfault.com/a/1190000002672666#articleHeader3
http://spark.apachecn.org/docs/cn/2.2.0/sql-programming-guide.html https://spark.apache.org/docs/2.1.2/api/java/org/apache/spark/sql/package-summary.html
https://github.com/drabastomek/learningPySpark
[1] Spark官网:http://spark.apache.org/
[2] Spark的商业化公司Databricks:https://databricks.com/
[3] 从入门到高深,史上最全的Spark综合帖:http://dataunion.org/2824.html
[4] 大数据Spark实战高手之路职业学习路线图:http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-57.html
[5] 开启新一片蓝海——异构计算完全解析:http://www.csdn.net/article/2012-07-23/2807633
[6] 基于Spark的异构分布式深度学习平台:http://geek.csdn.net/news/detail/58867
[7] BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms):http://www.netlib.org/blas/
类似sql,懂sql就行
scala 可选择性了解,目前大多数正由python转scala