机器学习社区

在线社区在机器学习中非常宝贵，无论您的技能水平如何。原因在于，与编程一样，您永不停止学习。您根本不可能知道一切，总有新的算法、新的数据和新的组合可以发现和练习。

社区是有帮助的。您可以获得问题的答案，通过回答别人的问题来学习，并通过阅读交流来发现新的领域。

机器学习社区对我的教育产生了巨大的影响，在这篇博文中，我想列出我所知道的所有在线机器学习社区，以便您也能充分利用它们。

机器学习社区
照片作者 nadineheidrich，部分权利保留

Stack Exchange

Stack Exchange 网站是问答社区，因此它们针对的是解决问题。您可以提出具体问题，回答您知道答案的问题，以及（我最喜欢的）阅读问题和答案以发现新方法和新观点。

我有四个喜欢的网站可以经常浏览

• Cross Validated：这个网站对算法和统计方法的低级问题很有用。
• Quantitative Finance：（特别是 机器学习标签）如果您在金融领域工作，或者通常在处理时间序列数据时，这个网站很有用。
• Programmers：（特别是 机器学习标签）非常适合解决具体的代码问题，例如在使用某个库或工具时遇到的问题。
• Stack Overflow：（特别是 机器学习标签）同样，与程序员网站一样，它非常适合解决机器学习实现方面的具体问题。它也是最老的网站，可以涵盖机器学习算法和库。

有一个新网站已经上线，但仍在测试阶段，所以可能无法存活。它叫做 Data Science，我发现它在应用于机器学习的通用问题（代码和数学混合）方面非常有趣。

Reddit

Reddit 是一个由社区组成的社区，称为子版块（sub-reddits）。一个给定的子版块可以是一个问答网站、一个链接共享网站，或者（更典型地）两者的混合。

我常去的几个子版块包括

• Machine Learning：包含“如何开始”的混合内容以及更高级的机器学习博文链接。也适合链接到您自己的项目以获得反馈。
• Computer Vision：主要是关于计算机视觉的理论和实践问题（例如库）。
• Natural Language：专注于自然语言处理，提供很好的问题以及相关文章和博文的链接。
• Statistics：关于统计软件和方法的讨论，非常适合深入研究某个特定方法或算法。
• Data Science：主要是指向数据分析和机器学习交叉领域的文章链接。
• Big Data：专注于大数据生态系统的文章和讨论。

还有其他相关主题的子版块，但我发现它们不是很有用。

Quora

Quora 是一个问答网站，按主题划分，类似于 Reddit，但只有问题和答案。问题通常很好，答案质量很高。与 Stack Exchange 网站不同，它们通常技术性不强，不侧重于问题解决，而内容更丰富。

我常去的几个 Quora 主题包括

• Machine Learning：对于算法、流程、资源和入门方面的高层问题很有用。内容混合。
• Statistics：侧重于更深入的统计方法和算法，但也包含大量机器学习内容。
• Data Mining：很好的问题，侧重于机器学习的应用方面，但与机器学习有很大的重叠。
• Data Science：与数据挖掘和机器学习主题非常相似，问题通常是更高级别的。

还有许多其他可能有用的话题，包括但不限于 Data Analysis、Predictive Analytics、NLP 和 Computer Vision。此外，还有关于特定方法的主题，例如 SVM、Deep Learning、Classification 和 R。

其他

还有一些其他很棒的社区，我无法轻易归类。

• MetaOptimize Q+A：与 Cross Validated 类似，这是一个问答网站，非常适合关于特定算法和方法的低级问题。数学和理论方面内容丰富。
• Kaggle Forums：非常适合讨论具体的比赛和数据集，并且充满了关于特征工程、集成和优化测试用例的宝贵建议。
• DataTau：一个社交新闻网站，专注于数据和机器学习相关主题的文章链接。流量较低但链接很有用。

群组

一些社交媒体网站有机器学习群组。我使用这些的频率不高，但我提及它们是因为您可能会比我发现它们更有用。

有一些 Google+ 群组，例如关于 Machine Learning、R 和 Data Science 的群组。似乎没有权威性的群组，而是围绕不同主题存在多个竞争性的群组。

还有一些 LinkedIn 群组可能很有趣，特别是 Data Mining and Machine Learning 和 Machine Learning Connection。同样，与 Google+ 群组一样，对于给定的领域存在多个 LinkedIn 群组，没有明显的领导者。

曾经有一些我曾如饥似渴地阅读的 Usenet 群组，但现在它们似乎都已死气沉沉（或已被取代）。

线下

最后，考虑一下“现实世界”中的社区。可以看看像 Meet Up 这样的网站，搜索您所在地区关于机器学习、R、数据分析和数据科学等主题的聚会。R 用户组通常是学习和与专业人士联系的好地方。

您知道其他机器学习社区吗？请在评论中留下您的看法。