本文总结了机器学习的经典书籍，包括数学基础和算法理论的书籍。本文会保持更新，欢迎推荐。

在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚 类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Me...

quantmod是R语言中的金融量化投资分析包，提供量化投资分析一体化解决方案，能够帮助用户完成提取数据、数据重整、金融建模、交易回测和模型可视化等诸多环节。

深度学习 Deep Learning 学习资料大全

首先，高频交易不一定是套利算法。事实上HFT做的最多的业务是做市（market making），可以是把商品从一个交易所倒卖到另一个交易所，也可以是在同一个交易所内部提供某种商品的流动性。这两种...

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习 领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可...

上一小节，我们引入了VC维的概念，用它来描述假设集合的表达能力。这一小节中，我们将从VC维的物理意义出发，进一步学习如何根据VC维传达的信息来选择模型和假设集合。

MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(Maximu...

伴随着深度学习的大红大紫，只要是在自己的成果里打上deep learning字样，总会有人去看。深度学习可以称为当今机器学习领域的当之无愧的巨星，也特别得到工业界的青睐。

计算技术通常用来分析数据，而理解数据则依赖于机器学习。多年来，对于大多数开发者来说，机器学习却是非常遥远、一直是难以企及的。

熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简 单，coding 方便，是训练模型的必备利器之一。这篇博...

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由...

SnowNLP是国人开发的python类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并...

word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas M...

通过gensim来实现深度学习算法。

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述，写得很实际 机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常excitin...

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在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。