中文版，对高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课的公式做了总结。

原版英文材料，非常全面，建议英语好的同学直接学习这个材料。

提取码: hktx

推荐选Anaconda （python 3.7版本）

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这本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy，Pandas、Matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。如果把代码都运行一次，基本上就能解决数据分析的大部分问题了。

3 Applications

机器人方面，有 CoRL（学习）、ICAPS（规划，包括但不限于机器人）、ICRA、IROS、RSS；对于更理论性的研究，有 AISTATS、COLT、KDD。

自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是研究计算机处理人类语言的一门技术，目的是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。NLP包含句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、信息检索、问答系统和对话系统等领域。

统计自然语言处理基础

其他

《Computer Vision：Models, Learning and Inference》

《Computer Vision：Algorithms and Applications》

《OpenCV3编程入门》

这个系列由4门子课程和1门毕业项目课程组成，包括推荐系统导论，最近邻协同过滤，推荐系统评价，矩阵分解和高级技术等。

《Recommender Systems Handbook》（Paul B·Kantor等 著）

《信用风险评分卡研究——基于SAS的开发与实施》

确定训练样本、测试样本的观察窗（特征的时间跨度）与表现窗（标签的时间跨度），且样本的标签定义是什么？一般情况下风险评分卡的标签都是考虑客户某一段时间内的延滞情况。

原始特征、衍生变量

根据业务需求对缺失值或异常值等进行处理

根据特征的IV值（特征对模型的贡献度）、PSI（特征的稳定性）来进行特征筛选，IV值越大越好（但是一个特征的IV值超过一定阈值可能要考虑是否用到未来数据），PSI越小越好（一般建模时取特征的PSI小于等于0.01）

即对特征进行分箱操作，注意在进行WOE转换时要注重特征的可解释性

在建立模型过程中可根据模型和变量的统计量判断模型中包含和不包含每个变量时的模型质量来进行变量的二次筛选。

评分卡模型一般关注的指标是KS值（衡量的是好坏样本累计分部之间的差值）、模型的PSI(即模型整体的稳定性）、AUC值等。

知识图谱是一种结构化数据的处理方法，它涉及知识的提取、表示、存储、检索等一系列技术。从渊源上讲，它是知识表示与推理、数据库、信息检索、自然语言处理等多种技术发展的融合。

构建kg首先需要解决的是数据，知识提取是要解决结构化数据生成的问题。我们可以用自然语言处理的方法，也可以利用规则。

python或java

4.黄海广博士

一个专注于AI领域的开源组织，上海交通大学国家级孵化项目，目前有7个独立团队，聚集了一群有开源精神和探索精神的团队成员，汇聚了来自各个高校和企业的优秀学习者，致力于构建纯粹的学习圈子和优质的开源项目，提供的组队学习涵盖了数据分析，数据挖掘，机器学习，深度学习，编程等16个内容领域。

一个专注于 AI 领域的技术公众号。公众号主要涉及人工智能领域 Python、ML 、CV、NLP 等前沿知识、干货笔记和优质资源！我们致力于为广大人工智能爱好者提供优质的 AI 资源和切实可行的 AI 学习路线。

机器学习课程在国内还不够普及，大部分初学者还是很迷茫，走了很多弯路，黄海广博士希望能尽自己的微薄之力，为机器学习初学者提供一个学习交流的平台。

一个致力于提供优质开源项目的开源组织，致力于AI文档翻译，Kaggle比赛交流、LeetCode算法刷题、大数据交流等项目。我们希望做出广大 AI 爱好者真正需要的东西，打造真正有价值的长尾作品。