-
This repository contains a topic-wise curated list of Machine Learning and Deep Learning tutorials, articles and other resources. Other awesome lists can be found in this
326976โญ
ย 27754๐ด
list). -
If you want to contribute to this list, please read Contributing Guidelines.
-
ย ย 2003โญ
ย ย ย 887๐ด
Curated list of R tutorials for Data Science, NLP and Machine Learning). -
ย ย 5236โญ
ย ย 1496๐ด
Curated list of Python tutorials for Data Science, NLP and Machine Learning).
- Introduction
- Interview Resources
- Artificial Intelligence
- Genetic Algorithms
- Statistics
- Useful Blogs
- Resources on Quora
- Resources on Kaggle
- Cheat Sheets
- Classification
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Model Validation using Resampling
- Deep Learning
- Natural Language Processing
- Computer Vision
- Support Vector Machine
- Reinforcement Learning
- Decision Trees
- Random Forest / Bagging
- Boosting
- Ensembles
- Stacking Models
- VC Dimension
- Bayesian Machine Learning
- Semi Supervised Learning
- Optimizations
- Other Useful Tutorials
-
๐ Machine Learning Course by Andrew Ng (Stanford University)
-
ย 15813โญ
ย ย 1893๐ด
AI/ML YouTube Courses) -
In-depth introduction to machine learning in 15 hours of expert videos
-
ย 56746โญ
ย ย 8146๐ด
List of Machine Learning University Courses) -
ย 28083โญ
ย ย 6196๐ด
Machine Learning for Software Engineers) -
ย 11263โญ
ย ย 1913๐ด
Dive into Machine Learning) -
ย 65549โญ
ย 14593๐ด
A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software) -
ย ย 3755โญ
ย ย ย 419๐ด
A curated list of awesome data visualization libraries and resources.) -
ย 24812โญ
ย ย 5872๐ด
An awesome Data Science repository to learn and apply for real world problems) -
๐ Machine Learning algorithms that you should always have a strong understanding of
-
Difference between Linearly Independent, Orthogonal, and Uncorrelated Variables
-
ย ย ย ย 24โญ
ย ย ย ย 25๐ด
TheAnalyticsEdge edX Notes and Codes) -
ย ย 5066โญ
ย ย ย 541๐ด
Have Fun With Machine Learning) -
Twitter's Most Shared #machineLearning Content From The Past 7 Days
-
๐ 41 Essential Machine Learning Interview Questions (with answers)
-
๐ How can a computer science graduate student prepare himself for data scientist interviews?
-
ย 10540โญ
ย ย 1787๐ด
Awesome Artificial Intelligence (GitHub Repo)) -
๐ Programming Community Curated Resources for learning Artificial Intelligence
-
๐ MIT 6.034 Artificial Intelligence Lecture Videos, ๐ Complete Course
-
Simple Implementation of Genetic Algorithms in Python (Part 1), Part 2
-
๐ Genetic Programming
-
ย ย 1592โญ
ย ย ย 281๐ด
Genetic Programming in Python (GitHub)) -
๐ Genetic Alogorithms vs Genetic Programming (Quora), StackOverflow
-
-
Stat Trek Website - A dedicated website to teach yourselves Statistics
-
ย ย ย 897โญ
ย ย ย 381๐ด
Learn Statistics Using Python) - Learn Statistics using an application-centric programming approach -
๐ Statistics for Hackers | Slides | @jakevdp - Slides by Jake VanderPlas
-
Online Statistics Book - An Interactive Multimedia Course for Studying Statistics
-
Tutorials
-
๐ OpenIntro Statistics - Free PDF textbook
-
Edwin Chen's Blog - A blog about Math, stats, ML, crowdsourcing, data science
-
The Data School Blog - Data science for beginners!
-
ML Wave - A blog for Learning Machine Learning
-
Andrej Karpathy - A blog about Deep Learning and Data Science in general
-
Colah's Blog - Awesome Neural Networks Blog
-
Alex Minnaar's Blog - A blog about Machine Learning and Software Engineering
-
Statistically Significant - Andrew Landgraf's Data Science Blog
-
Simply Statistics - A blog by three biostatistics professors
-
๐ Yanir Seroussi's Blog - A blog about Data Science and beyond
-
fastML - Machine learning made easy
-
Trevor Stephens Blog - Trevor Stephens Personal Page
-
no free hunch | kaggle - The Kaggle Blog about all things Data Science
-
A Quantitative Journey | outlace - learning quantitative applications
-
r4stats - analyze the world of data science, and to help people learn to use R
-
Variance Explained - David Robinson's Blog
-
AI Junkie - a blog about Artificial Intellingence
-
Deep Learning Blog by Tim Dettmers - Making deep learning accessible
-
J Alammar's Blog- Blog posts about Machine Learning and Neural Nets
-
๐ Adam Geitgey - Easiest Introduction to machine learning
-
ย ย 3175โญ
ย ย ย 649๐ด
Ethen's Notebook Collection) - Continuously updated machine learning documentations (mainly in Python3). Contents include educational implementation of machine learning algorithms from scratch and open-source library usage
-
ย ย 7195โญ
ย ย 1232๐ด
Machine Learning Cheat Sheet) -
๐ ML Compiled
-
Multicollinearity and VIF
-
๐ Elastic Net
-
Difference between logit and probit models, ๐ Logistic Regression Wiki, ๐ Probit Model Wiki
-
Pseudo R2 for Logistic Regression, How to calculate, Other Details
- Cross Validation
-
Overfitting and Cross Validation
-
ย 23746โญ
ย ย 6026๐ด
A curated list of awesome Deep Learning tutorials, projects and communities) -
ย 38000โญ
ย ย 7302๐ด
Deep Learning Papers Reading Roadmap) -
Interesting Deep Learning and NLP Projects (Stanford), Website
-
๐ Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch
-
Recent Reddit AMAs related to Deep Learning, ๐ Another AMA
-
ย ย ย 127โญ
ย ย ย ย 81๐ด
Introduction to Deep Learning Using Python (GitHub)), ๐ Good Introduction Slides -
๐ Video Lectures Oxford 2015, Video Lectures Summer School Montreal
-
Neural Machine Translation
-
ย ย 2421โญ
ย ย ย 449๐ด
Machine Translation Reading List) -
๐ Introduction to Neural Machine Translation with GPUs (part 1), ๐ Part 2, ๐ Part 3
-
๐ Deep Speech: Accurate Speech Recognition with GPU-Accelerated Deep Learning
-
-
Deep Learning Frameworks
-
-
ย ย 4116โญ
ย ย 2128๐ด
All Codes) -
ย ย ย ย ย ?โญ
ย ย ย ย ย ?๐ด
Deep Learning Implementation Tutorials - Keras and Lasagne)
-
-
Torch ML Tutorial,
ย ย ย 622โญ
ย ย ย 313๐ด
Code) -
ย ย ย ย 26โญ
ย ย ย ย ย 4๐ด
Learning Torch GitHub Repo) -
ย ย ย 627โญ
ย ย ย 142๐ด
Awesome-Torch (Repository on GitHub)) -
ย ย ย ย ย ?โญ
ย ย ย ย ย ?๐ด
Torch Cheatsheet) -
Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch
-
-
Caffe
-
TensorFlow
-
ย 43377โญ
ย 14949๐ด
TensorFlow Examples for Beginners) -
๐ Stanford Tensorflow for Deep Learning Research Course
ย 10323โญ
ย ย 4320๐ด
GitHub Repo)
-
ย ย 3181โญ
ย ย ย 439๐ด
Simplified Scikit-learn Style Interface to TensorFlow) -
ย ย ย ย ย ?โญ
ย ย ย ย ย ?๐ด
Learning TensorFlow GitHub Repo) -
ย ย ย ย ย ?โญ
ย ย ย ย ย ?๐ด
Benchmark TensorFlow GitHub) -
ย 17189โญ
ย ย 3027๐ด
Awesome TensorFlow List) -
ย ย 4451โญ
ย ย 1206๐ด
TensorFlow Book) -
๐ Android TensorFlow Machine Learning Example
ย ย 1434โญ
ย ย ย 429๐ด
GitHub Repo)
-
๐ Creating Custom Model For Android Using TensorFlow
ย ย ย 464โญ
ย ย ย ย 97๐ด
GitHub Repo)
-
Feed Forward Networks
-
Implementing a Neural Network from scratch,
ย ย 1928โญ
ย ย ย 988๐ด
Code) -
Speeding up your Neural Network with Theano and the gpu,
ย ย ย ย 62โญ
ย ย ย ย 36๐ด
Code) -
๐ Basic ANN Theory
- Recurrent and LSTM Networks
-
ย ย 6074โญ
ย ย 1439๐ด
awesome-rnn: list of resources (GitHub Repo)) -
Recurrent Neural Net Tutorial Part 1, Part 2, Part 3,
ย ย ย ย ย ?โญ
ย ย ย ย ย ?๐ด
Code) -
The Unreasonable effectiveness of RNNs,
ย 11583โญ
ย ย 2583๐ด
Torch Code), ๐ Python Code -
ย ย ย 799โญ
ย ย ย 165๐ด
Music generation using RNNs (Keras)) -
Long Short Term Memory (LSTM)
-
๐ LSTM explained
-
Implementing LSTM from scratch,
ย ย ย 496โญ
ย ย ย 220๐ด
Python/Theano code) -
ย 11583โญ
ย ย 2583๐ด
Torch Code for character-level language models using LSTM) -
ย ย ย ย 70โญ
ย ย ย ย 18๐ด
LSTM for Kaggle EEG Detection competition (Torch Code)) -
Deep Learning for Visual Q&A | LSTM | CNN,
ย ย ย 480โญ
ย ย ย 186๐ด
Code) -
LSTM dramatically improves Google Voice Search, Another Article
-
ย ย ย 491โญ
ย ย ย ย 90๐ด
Torch code for Visual Question Answering using a CNN+LSTM model) -
ย ย ย ย ย ?โญ
ย ย ย ย ย ?๐ด
LSTM for Human Activity Recognition)
-
Gated Recurrent Units (GRU)
-
ย ย 1082โญ
ย ย ย 294๐ด
Time series forecasting with Sequence-to-Sequence (seq2seq) rnn models)
-
-
Restricted Boltzmann Machine
-
Autoencoders: Unsupervised (applies BackProp after setting target = input)
-
Convolutional Neural Networks
-
๐ An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks
-
ย 10775โญ
ย ย 2778๐ด
Awesome Deep Vision: List of Resources (GitHub)) -
Stanford Notes, Codes,
ย 10157โญ
ย ย 4061๐ด
GitHub)
-
-
Network Representation Learning
-
ย ย 4740โญ
ย ย ย 742๐ด
Awesome Graph Embedding) -
ย ย 2584โญ
ย ย ย 504๐ด
Awesome Network Embedding) -
ย ย 1535โญ
ย ย ย 246๐ด
Knowledge Representation Learning Papers) -
ย ย 4746โญ
ย ย ย 773๐ด
Graph Based Deep Learning Literature)
-
-
ย ย 2189โญ
ย ย ย 292๐ด
A curated list of speech and natural language processing resources) -
Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch
-
๐ Bag of Words
- Topic Modeling
-
๐ LDA Wikipedia, ๐ LSA Wikipedia, ๐ Probabilistic LSA Wikipedia
-
๐ What is a good explanation of Latent Dirichlet Allocation (LDA)?
-
๐ Original LDA Paper
-
ย ย ย ย 82โญ
ย ย ย ย 29๐ด
Multilingual Latent Dirichlet Allocation (LDA)). (ย ย ย ย 82โญ
ย ย ย ย 29๐ด
Tutorial here)) -
ย ย ย 143โญ
ย ย ย ย 58๐ด
Deep Belief Nets for Topic Modeling) -
Python
ย ย ย ย 22โญ
ย ย ย ย 18๐ด
Series of lecture notes for probabilistic topic models written in ipython notebook)ย ย ย 369โญ
ย ย ย 172๐ด
Implementation of various topic models in Python)
-
word2vec
-
๐ Google word2vec
-
๐ word2vec Tutorial
-
๐ Word Vectors Kaggle Tutorial Python, ๐ Part 2
-
๐ Quora word2vec
-
๐ Other Quora Resources, ๐ 2, ๐ 3
-
-
Text Clustering
-
Text Classification
-
Named Entity Recognitation
-
๐ Kaggle Tutorial Bag of Words and Word vectors, ๐ Part 2, ๐ Part 3
-
ย 20802โญ
ย ย 4229๐ด
Awesome computer vision (github)) -
ย 10775โญ
ย ย 2778๐ด
Awesome deep vision (github))
-
Comparisons
-
Software
-
๐ LIBSVM
-
-
Kernels
-
Probabilities post SVM
-
ย ย 8794โญ
ย ย 1830๐ด
Awesome Reinforcement Learning (GitHub))
-
What is entropy and information gain in the context of building decision trees?
-
How do decision tree learning algorithms deal with missing values?
-
๐ Using Surrogates to Improve Datasets with Missing Values
-
๐ Good Article
-
Discover structure behind data with decision trees - Grow and plot a decision tree to automatically figure out hidden rules in your data
-
Comparison of Different Algorithms
-
CART
-
CTREE
-
CHAID
-
MARS
-
Probabilistic Decision Trees
-
ย ย 1168โญ
ย ย ย 334๐ด
Awesome Random Forest (GitHub)**) -
๐ Evaluating Random Forests for Survival Analysis Using Prediction Error Curve
-
Why doesn't Random Forest handle missing values in predictors?
-
Gradient Boosting Machine
-
xgboost
-
AdaBoost
-
๐ AdaBoost Wiki, ๐ Python Code
-
๐ adaBag R package
-
-
CatBoost
-
๐ Benchmarks
-
ย ย 1022โญ
ย ย ย 408๐ด
Tutorial)
-
Ensembling models with R, Ensembling Regression Models in R, Intro to Ensembles in R
-
๐ Good Resources | Kaggle Africa Soil Property Prediction
-
ย 26711โญ
ย ย 7873๐ด
Bayesian Methods for Hackers (using pyMC)) -
ย 16506โญ
ย ย 4170๐ด
Kalman & Bayesian Filters in Python)
-
๐ Video Tutorial Weka
-
Mean Variance Portfolio Optimization with R and Quadratic Programming
-
Hyperopt tutorial for Optimizing Neural Networksโ Hyperparameters
-
For a collection of Data Science Tutorials using R, please refer to
ย ย 2003โญ
ย ย ย 887๐ด
this list). -
For a collection of Data Science Tutorials using Python, please refer to
ย ย 5236โญ
ย ย 1496๐ด
this list).
ย 15418โญ
ย ย 3787๐ด
ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials)