公眾號關注 「Python遇見機器學習」
成員 ： 黑桃、李威、 排骨、追風者、Summer、楊冰楠開源地址 https://github.com/datawhalechina/leeml-notes配套視頻 | https://www.bilibili.com/video/av59538266提起李宏毅老師，熟悉機器學習的讀者朋友一定不會陌生。
很多人選擇的機器學習入門學習材料都是李宏毅老師的臺大公開課視頻。現在，機器學習愛好者有更完善的學習資料了。來自 Datawhale 的朋友
整理、總結了李宏毅老師的機器學習視頻教程，添加了課程筆記，實現了課程內容的完整復現。目前項目已完全開源，包括課程內容和復現代碼，供大家使用。李宏毅老師現任臺灣大學電氣工程助理教授，研究重點是機器學習，特別是深度學習領域。他有一系列公開的機器學習課程視頻，在機器學習領域是很多人入門的教材，人氣不輸吳恩達的 Coursera 機器學習課程。李宏毅老師的課程視頻包括多種監督學習、無監督學習、半監督學習等領域，算法包括簡單的線性回歸、logistic 回歸、支持向量機，乃至深度學習中的各類神經網絡模型。「梯度下降」課程中的 PPT 。對比了不同梯度下曲線的形狀。「詞嵌入」課程中的PPT。展示了語義相似詞語在詞嵌入後呈現出的聚集關係。因為課程中乾貨滿滿，李宏毅老師的課程視頻也被稱為中文世界中最好的機器學習視頻。李老師以幽默風趣的上課風格讓很多晦澀難懂的機器學習理論變得輕鬆易懂，他將理論知識與有趣的例子結合在課堂上展現，並且對深奧的理論知識逐步推導，保證學習者能夠學習到問題的精髓所在。比如老師會經常用寶可夢來結合很多機器學習算法。對於想入門機器學習又想看中文講解的人來說絕對是非常推薦的。但是，考慮到很多機器學習愛好者對於課程筆記的需求，我們不僅僅需要的是教學視頻。我們需要一份課程筆記，能夠引領學習者的思路，幫助引導他們進入這個領域。因此，就誕生了這款《LeeML-Notes》李宏毅機器學習筆記。LeeML-Notes 是 Datawhale 開源組織自《機器學習南瓜書》後的又一開源學習項目，由團隊成員王佳旭、金一鳴牽頭，8 名成員歷時半年精心打磨而成，實現了李宏毅老師機器學習課程內容的 100% 復現，並且在此基礎上補充了有助於學習理解的相關資料和內容，對重難點公式進行了補充推導。期間，Datawhale 開源組織打造了《李宏毅老師機器學習》的組隊學習，在眾多學習者共同的努力下，對該內容進行了迭代和補充。下面，讓我們來詳細了解下工作詳情吧。
2019 年 2 月--2019 年 4 月：筆記整理初級階段，視頻 100% 復現
2019 年 4 月--2019 年 6 月：網站搭建，對筆記內容及排版迭代優化
2019 年 5 月--2019 年 6 月：組隊學習《李宏毅機器學習》並對內容進行迭代完善
2019 年 7 月：最後內容修正，正式推廣。
完全將李宏毅老師的講課內容轉為文字，方便學習者查閱參考。不僅保留了 PPT 的內容，還根據課程內容補充了一些知識點。內容在整體框架上與李宏毅老師的機器學習課程保持一致，主要由監督學習、半監督學習、遷移學習、無監督學習、監督學習中的結構化學習以及強化學習構成。建議學習過程中將李宏毅老師的視頻和這份資料搭配使用，效果極佳。筆記也和課程視頻完全同步。P20 Tensorflow 實現 Fizz Buzz
不對視頻語音直接轉文字，而是根據內容整理成知識點，方便讀者理解閱讀。代碼在李宏毅老師提供代碼的基礎上進行了優化，在 python3 上全部調試通過。對筆記課程的作業進行了講解與解讀，並且總結了一些需要注意的點，同樣在 python3 上調試通過。目錄中每一節最後都設置了交流互動區供大家總結學習內容、提出自己的疑問和廣大學習者互動，可以使用 GitHub 登錄，方便讀者們交流。8.開源地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes9. 配套視頻：https://www.bilibili.com/video/av59538266
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