2022最新机器学习和数据分析学习资料汇总

最近整理了下机器学习和数据分析的学习资料，里面包含学习社区、入门资料、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据分析、面试和相关书籍等资料。这些资料比较全面，非常适合想学习人工智能、机器学习、深度学习和数据分析方面知识的同学，在这里分享给大家，希望大家喜欢。

首先先晒出一张人工智能的知识图：

学习社区

1. 神力AI(MANA)：国内最大的AI代码平台。
2. AI研习社：一个专注于AI开发者和学术青年求知求职的AI社区。
3. 极市：极市高质量视觉算法开发者社区。
4. AI导航网：最全最丰富的人工智能网址导航。
5. 智源社区：依托智源研究院强大学者资源，内行AI人自己的家园。

入门资料

1. 如何自学人工智能？
2. 终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
3. 入门人工智能
4. 读懂一个 demo，入门机器学习
5. 了解人工智能
6. 入行人工智能十大经典书单
7. 人工智能工业应用痛点及解决思路
8. 人工智能的全面科普
9. @那些想要转行AI的人：送你一份人工智能入门指南
10. 神经网络快速入门：什么是多层感知器和反向传播？
11. 机器学习入门必备：如何用Python从头实现感知器算法
12. 人工智能开发者的入门指南
13. 从入门到精通：卷积神经网络初学者指南
14. 机器学习敲门砖：任何人都能看懂的TensorFlow介绍
15. RNN 怎么用？给初学者的小教程
16. 谷歌官方指南：如何通过玩TensorFlow Playground来理解神经网络
17. 一篇文章带你进入无监督学习：从基本概念到四种实现模型
18. 机器学习初学者入门实践：怎样轻松创造高精度分类网络
19. 如何通过 Python 打造一款简易版 AlphaGo?
20. 人工智能数学基础----导数
21. 如何自学人工智能？人工智能好学？初学者如何从零学习人工智能和机器学习？
22. 人工智能领域的顶级学术期刊大全
23. 学习人工智能需要哪些必备的数学基础？
24. 聊聊大数据与人工智能
25. 大龄程序员的人工智能学习之路
26. 如何自学人工智能？
27. 12个的优秀的人工智能开源项目利器
28. 面向普通开发者的机器学习入门
29. 超基础的机器学习入门-原理篇
30. 机器学习入门指南

学习课程：

1. python进阶编程源码解析核心技术原理详解与开发高效爬虫
2. 高等数学学习算法人工智能大数据的必修课

机器学习

1. 机器学习流程
2. 机器学习资源汇总
3. 机器学习---决策树
4. 机器学习(一)：5分钟理解机器学习并上手实践
5. 机器学习手册学习笔记--图像处理
6. 机器学习和深度学习的区别
7. 在Android中借助TensorFlow使用机器学习
8. 看机器学习如何预测债券收益率
9. 吴恩达机器学习：无监督学习算法
10. 机器学习之 sklearn中的pipeline
11. 33个机器学习常用数据集
12. 机器学习 --- 线性回归
13. 统计学习和机器学习
14. 几个机器学习常用算法
15. 机器学习经典开源数据集
16. 机器学习 - sklean
17. 机器学习项目流程
18. Python机器学习笔记
19. 神经网络的监督学习
20. 机器学习——监督学习&无监督学习
21. 用于数据分类的无监督学习
22. 机器学习技术——有监督学习
23. 监督学习及无监督学习
24. 无监督学习算法
25. 监督学习最常见的五种算法
26. python：sklearn
27. 机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯
28. sklearn常用机器学习算法
29. python机器学习库sklearn——多类、多标签、多输出
30. sklearn中分类模型评估指标（二）：Kappa系数、混淆矩阵、分类指标报告、汉明损失
31. 终于有人说清楚了--XGBoost算法
32. 机器学习：xgboost（回归实战）
33. 从零解读 Xgboost 算法 (原理+代码)
34. xgboost的原理没你想像的那么难
35. 用 XGBoost 在 Python 中进行特征重要性分析和特征选择

学习课程：

1. [进阶]人工智能核心能力提升商业智能全套课程
2. 物联网开发实战从0到1开发智能家居课
3. 人工智能原理课程
4. 智能机器人从0到1系统入门课程
5. [进阶]医疗大数据与人工智能高级应用 首部影像组学实践
6. [人工智能] 人工智能就业班全套课程
7. 机器学习与量化交易项目班 [从零搭建自动交易系统]
8. 机器学习（商务数据分析）
9. Python3入门人工智能机器学习与深度学习实践解决实际问题

深度学习

1. PyTorch之BN核心参数详解
2. PyTorch之对类别张量进行one-hot编码
3. 主流深度学习框架对比：看你最适合哪一款？
4. 深度学习教程：从感知器到深层网络
5. OpenAI 的 PixelCNN++实现：基于 Python3 和 TensorFlow
6. 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？
7. 分布式深度学习：神经网络的分布式训练
8. Python入门深度学习完整指南
9. GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目
10. 深度学习三大框架对比
11. 利用Python进行深度学习的完整入门指南
12. 深度学习局限何在？图网络的出现并非偶然
13. 23种深度学习库排行榜：TensorFlow最活跃、Keras最流行
14. 深度学习最常用的算法:Adam优化算法
15. TensorFlow 深度学习笔记
16. Alink漫谈(十四) ：多层感知机 之 总体架构
17. 多层感知机MLP
18. Julia：用多层感知机解决异或问题
19. 土法神经网络 Part V：多层感知机
20. TensorFlow实现多层感知机及可视化训练过程中的数据记录
21. 从此明白了卷积神经网络（CNN）
22. 大话卷积神经网络CNN（干货满满）
23. 用“活着的”CNN进行验证码识别
24. 卷积神经网络(CNN)介绍与实践
25. 自回归模型详解与PixelCNN构建
26. [机器学习读书笔记] - RNNs vs GRUs vs LSTM (附 Trax 基于GRUs的文本生成)
27. 【RNN从入门到实战】GRU入门到实战——使用GRU预测股票
28. GRU神经网络
29. 深度学习之LSTM及GRU
30. 首次大规模神经机器翻译架构分析结果出炉，LSTM 优于GRU
31. 透彻的理解：循环神经网络
32. RNN原理解析与实现(Keras)
33. 深度学习之循环神经网络RNN(基础篇)

学习课程：

1. 深度学习推荐系统实战
2. 深度学习入门与实战
3. [人工智能] 人工智能 keras项目实战
4.  [人工智能] 全球AI比赛实战训练营
5. [机器学习] greedy机器学习高阶训练营
6. [机器学习] 如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型
7.  [深度学习] 人工智能全体系课程

自然语言处理

1. 自然语言处理总结
2. 自然语言处理介绍
3. Python自然语言处理分析倚天屠龙记
4. 教你用Python进行自然语言处理
5. Python 自然语言处理入门
6. 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法
7. Python调用自然语言处理包HanLP
8. 深度学习与自然语言处理
9. 汉语自然语言处理工具包下载
10. 自然语言处理系列之一：N元语法-ngram
11. 自然语言处理领域重要论文&资源全索引
12. 配置Hanlp自然语言处理进阶
13. Python自然语言处理只需要5行代码
14. 自然语言处理入门笔记-> 准确率评测
15. hanlp中文自然语言处理分词方法说明
16. 怎样用机器学习8步解决90%的自然语言处理问题？
17. 最全面的百度NLP自然语言处理技术解析
18. 自然语言处理在eBay的技术实践
19. 使用 Python+spaCy 进行简易自然语言处理
20. 全栈 - 16 NLP 走近自然语言处理
21. 浏览器中的自然语言处理
22. 使用sklearn做自然语言处理
23. NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术
24. 自然语言处理入门笔记-> 二元语法与中文分词
25. Pointer Networks在自然语言处理领域中的应用
26. 使用 Turi Create 在 iOS 上实现自然语言处理
27. 自然语言处理NLP知识和产品的笔记
28. 12种自然语言处理的开源工具
29. 自然语言处理工具包 HanLP在 Spring Boot中的应用

学习课程：

1. [高级]人工智能自然语言处理 nlp全套课程
2. [进阶]人工智能方向名企NLP就业班全套课程
3.  [高级]导师制名企实训班自然语言处理方向

计算机视觉

1. 基于Python的这个库，我实现了“隔空操物”
2. 程序员必看：13个GitHub开源又炫酷的计算机视觉项目
3. 最新计算机视觉学习路线教程
4. 31篇文章！计算机视觉从原理到OpenCv实战
5. 计算机视觉中的transformer模型创新思路总结
6. OpenCV能做哪些好玩的项目？适合初学者学习的五个计算机视觉项目
7. iOS计算机视觉—人脸识别
8. 从神经科学到计算机视觉——50年来CV的发展之路
9. 【计算机视觉】视频车辆检测与计数
10. 一文看懂计算机视觉-CV
11. 计算机视觉开发工程师需要哪些技能？
12. 深度学习入门：适合初学者的5个计算机视觉免费开源项目
13. GitHub上的计算机视觉学习资料推荐
14. 计算机视觉的 基础学习
15. 深度学习之计算机视觉
16. 基于 Web 端的人脸识别身份验证
17. 个高可用的开源人脸识别项目！哪个识别率最高？
18. 人脸识别 -- 活体检测(张嘴摇头识别)
19. 自学项目之opencv人脸识别
20. 震惊！只用20行代码就写出了一个人脸识别的程序
21. 基于Java实现的人脸识别功能，一切都为了宠粉（附源码）
22. 计算视觉——图像梯度、图像边缘、几何特征、检测与提取
23. Python图像处理，cv2模块，OpenCV实现边缘检测
24. Python图像处理，cv2模块，OpenCV实现目标跟踪
25. 图像相似度比较和检测图像中的特定物
26. 图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度
27. 干货｜一文读懂图像局部特征点检测算法
28. 图像中二维码的检测和定位
29. Python 图像处理 OpenCV （12）： Roberts 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子和 Laplacian 算子边缘检测技术
30. [译] 提取图片中的文字、人脸或者条形码 —— 形状检测API
31. FastAI：基于机器视觉的典型多目标追踪算法应用实践
32. AI 论文解读：基于 Transformer 的多目标跟踪方法 TrackFormer

学习课程：

1. [架构]后厂名企CV计算机视觉实战全套课程
2. [人工智能] opencv4.0轻松学习入门+实战

数据分析

1. 电商用户行为数据分析
2. 如何快速成为数据分析师？
3. 数据分析，从入门到崩溃
4. 小白学数据分析--数据分析实操篇
5. 作为数据分析师，如何提升数据分析能力？
6. 数据分析入门系列教程-数据清洗
7. Python | 数据分析实战 Ⅱ
8. Python数据分析之股票数据
9. Python数据分析基础知识
10. 数据分析工具Pandas
11. 数据分析
12. 数据分析之RFM分析
13. 让数据分析自动化：开源数据分析工具Rath介绍
14. 用 Python 分析了 20 万场吃鸡数据
15. 一小时搭建实时数据分析平台
16. 小白数据分析——Python职位全链路分析
17. 使用 Python 探索和分析数据 入门的入门
18. Python | 数据分析实战Ⅰ
19. 量化交易Python数据分析
20. Python数据分析与挖掘实战--读书笔记
21. python 数据挖掘算法简要
22. 数据挖掘：python实战多因子分析
23. 手机评论文本挖掘与数据分析（Python）
24. Python 数据挖掘实践—KNN 分类
25. Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析
26. 数据挖掘——决策树巩固与 Python 实现
27. Twitter数据挖掘：如何使用Python分析大数据

学习课程：

1. 10周成为数据分析师
2. python数据智能分析
3. [数据分析]京东数据智能分析
4. [数据分析] SPSS论文数据分析实战视频课程
5. 量化交易魔鬼训练营
6. 量化交易进阶实战课迭代式的量化策略研发
7. Python项目实战从零开始搭建货币量化交易系统
8. Python金融数字货币量化投资课程
9. 人人都能学会数据分析
10. ClickHouse数据分析引擎入门到精通
11. [数据分析] 数据分析全栈工程师

面试

1. 计算机视觉面试经历
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3. 苹果、谷歌等大厂的AI面试题被我们搞到手了，你敢来挑战吗？
4. 我从过去八个月的AI公司面试中学到了什么？
5. 跳槽季·机器学习面试不完全指南
6. BAT机器学习面试1000题系列
7. 数据科学和机器学习面试问题
8. 160个机器学习面试题
9. 阿里机器学习七面面经
10. 机器学习算法面经（腾讯阿里网易）
11. 面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目
12. 【面试】美团CV实习岗面试记录
13. 面试阿里数据分析风控岗挂掉的经历&反思

书籍推荐

深度学习 AI圣经

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深度学习实战

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深度学习：从入门到实战

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深度学习:卷积神经网络从入门到精通

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深度学习原理与实践

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深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战

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深度学习技术图像处理入门

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深度学习：一起玩转TensorLayer

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Keras深度学习实战

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Python机器学习

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机器学习在线：解析阿里云机器学习平台

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精通机器学习:基于R(第2版)

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Python机器学习(第2版)

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Python机器学习基础教程

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神经网络与机器学习

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机器学习导论(原书第2版)

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精益数据分析

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数据科学与大数据分析：数据的发现 分析 可视化与表示

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