一、机器学习&数据挖掘
1.1基础&理论方法
特征工程
「特征工程」之零基础入门数据挖掘
资料 | Google 发布官方中文版机器学习术语表
用机器学习神器sklearn做特征工程！
特征选择
特征选择方法最全总结！
特征选择的通俗讲解！
特征选择方法总结（附代码）
特征选择的通俗讲解！
数据维度爆炸怎么办？详解5大常用的特征选择方法
特征组合/特征交叉
来聊聊：特征交叉
DataTalk：为什么特征组合后效果更好？
模型融合
交叉验证
数据增强
数据增强的现实应用思考
数据增强 | 现实应用思考
机器学习之旅必须知道的 Pandas 函数
所以，机器学习和深度学习的区别是什么？
多分类
改进版的KNN、改进版的贝叶斯、改进版的SVM、改进版的逻辑回归
机器学习中的多分类任务详解
深入理解GBDT多分类算法
缓解多分类的样本不均衡问题
多分类逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）
将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题
1.2总结&综合&综述
一文读懂常见的9种距离度量方法
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决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
阿里算法工程师总结：机器学习算法优缺点对比
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【收藏】图解最常用的10个机器学习算法！
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embedding亦福亦祸？XGBoost与LightGBM的新机遇
机器学习必知必会10大算法！
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【机器学习】建议收藏的 725 个机器学习术语表，太全了！
机器学习理论基础到底有多可靠？
机器学习建模中的Bagging思想！
【机器学习】图解机器学习中的 12 种交叉验证技术
一文详解机器学习中最好用的提升方法：Boosting 与 AdaBoost
用于机器学习和深度学习的集成堆叠
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业界总结 | BERT的花式玩法
NLP技术基石：从N-gram统计语言模型到BERT预训练模型演变史概述
各种机器学习算法选择思路
交替方向乘子法（ADMM）算法原理详解
漫谈统计学习之经验贝叶斯（Empirical Bayes）
10种聚类算法的完整python操作示例
1.3面经
收藏 | 200 道机器学习面试题
机器学习面试 ｜ 结合论文理解XGBoost推导过程
终于把XGBoost总结写出来了！
收藏 | 机器学习、深度学习面试知识点汇总
结合论文理解 XGBoost 推导过程
【机器学习】机器学习基础知识常见问题详解！
机器学习基础知识详解！
《深度学习500问》一份超全深度学习资料，面试必备！
浅析机器学习算法的应用场景！
1.4其他
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Tianchi发布最新AI知识树！
深度学习-机器学习从入门到深入全套资源分享
ML、DL、NLP面试常考知识点、代码、算法理论基础汇总分享
李航老师《统计学习方法》及相关资源的最全汇总
【机器学习】机器学习项目流程
我是如何寻找数据集的，一些个人私藏
一文全览机器学习建模流程（Python代码）
九月组队学习来了！
稀疏性在机器学习中的发展趋势：MoE、稀疏注意力机制
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1.5数据挖掘
4W字，最强 Matplotlib 实操指南！
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Spark推荐实战系列之KMeans介绍和冷启动与兜底召回
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Redis 三大问题：Redis 缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？
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什么？2022 你还不知道这款宝藏级刷题小程序？（重点是免费）
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你管这破玩意儿叫 Spark 存储系统：数据存哪儿了？（一万字总结）
【Python】Python的类和对象（长文系列第⑤篇）
二、深度学习
2.1基础&理论方法
2.1.1 自编码器
2.1.2 预训练
12个NLP预训练模型的学习笔记
【预训练模型】一文串起从NLP到CV 预训练技术和范式演进
综述！信息检索中的花式预训练
2.1.4提示prompt
一文跟进Prompt进展！综述+15篇最新论文逐一梳理
Prompt learning系列之prompt engineering(二) 离散型prompt自动构建
NLP Prompt系列——Prompt Engineering方法详细梳理
Prompt learning系列之prompt engineering(三) 连续型prompt自动构建
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2.1.5数据增强
一种巧妙且简单的数据增强方法 - MixUp 小综述
一篇就够！数据增强方法综述
数据竞赛之10大文本数据扩增策略！
2.1.6其他
【深度学习】深度学习之解构基础网络结构
论文｜万物皆可Vector之语言模型：从N-Gram到NNLM、RNNLM
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深度学习基础 | NLP大魔王 · BERT
神经网络的5种常见求导，附详细的公式过程
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【机器学习】一文彻底搞懂自动机器学习AutoML：Auto-Sklearn
2.2总结&综述&综合
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NLP往期文章汇总
Prompt learning系列之入门篇
稀疏大模型简述：从MoE、Sparse Attention到GLaM
深度学习/机器学习技术发展核心算法、策略、数据集及框架整理分享
授人以渔：一位北航妹子的算法学习之路
2.3其他
硬核！深度学习中的Normalization必知必会
惊了，掌握了这个炼丹技巧的我开始突飞猛进
【深度学习】收藏｜神经网络调试Checklist
肝了一晚上，总结了Pytorch的训练秘诀！
深度学习如炼丹，你有哪些迷信做法？网友：Random seed=42结果好
深度学习调参tricks总结
在做算法工程师的道路上，你掌握了什么概念或技术使你感觉自我提升突飞猛进？
我把炼丹炉炼炸了…….
炼丹侠必知的11大神经网络结构汇总！
知乎 | 写深度学习代码需要遵守哪些顺序？
炼丹知识点：那些决定模型上限的操作
写给新手：2021版调参上分手册！
深度学习的四个学习阶段~
实践教程：CNN调优总结
机器学习中四种调参方法总结
炼丹知识点：模型的燃料，数据采样的秘密
你的 GNN，可能 99% 的参数都是冗余的
浅谈训练集和测试集分布不一致
大模型炼丹无从下手？谷歌、OpenAI烧了几百万刀，总结出这些方法论…
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数据驱动的算法工程落地！
2022年了，PyTorch和TensorFlow选哪个？
关于炼丹，那些不为人知的细节
你有哪些深度学习（RNN、CNN）调参的经验？
论文复现不出来？Maria小姐姐这份《论文复现指南：要求、挑战与技巧》33页ppt帮你指点如何高效复现论文
深度神经网络模型训练中的 tricks（原理与代码汇总）
三、实践
42个Python使用小例子[内附200+代码地址]
一份数据挖掘入门指南
Kaggle所有文本特征汇总！
【竞赛相关】Kaggle竞赛宝典国内外竞赛方案汇总
特征选择的通俗讲解！
专业解读：为什么要做特征归一化和标准化？
kaggle进阶技能-相关性可视化三重奏！
2020 年度最佳的23个机器学习项目！（附源代码）
一键数据分析&自动化特征工程！
5种数据同分布的检测方法！
A/B 测试的完整过程！
四、比赛
模型部署的主要技术
深度学习建模预测全流程（Python）！
Kaggle操作完整指南！
自然语言处理竞赛相关比赛项目、比赛经验、工具、算力平台资源分享
用PaddlePaddle打比赛！
竞赛人学习深度学习的四种阶段！
下一站，向冠军冲击！
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2021网易伏羲算法大赛来啦
我在交大的数学建模经验！
用PaddlePaddle打比赛！
KDD Cup 2022竞赛汇总
KDD Cup历年比赛汇总（1997-2021）
小数据集上分策略 伪标签
RecSys Challenge 历年推荐赛题汇总
Kaggle 2021年 45场比赛&优胜方案汇总
简单模型大比赛，天池Top5方案回顾—含代码
Kaggle知识点：入门到进阶的10个问题
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