本文涵盖深度学习和机器学习的核心资源，包括书籍如《Python深度学习》、《统计学习方法》，论文如ResNet和CBAM，以及实践教程如Keras实现的心音数据模型。同时，介绍了数据挖掘和LeetCode的日常挑战。
1、深度学习
书籍
a. python深度学习
b.机器学习实战基于Sklearn和TensorFlow
c.花书
d.统计学习方法
论文
a.RNN
b.Resnet
c.Cliquenet
d.CBAM（代码复现）
实践
keras实现常用网络结构跑心音数据，心音数据精度达到93%。
视频
a.吴恩达机器学习与深度学习视频
b.林轩田机器学习基石
2、机器学习
博客总结及代码实践
a.支持向量机
b.随机森林
c.决策树
d.聚类
书籍
a.统计学习方法
b.西瓜书
3、数据挖掘
Task
每天晚上两个小时玩Kaggle。
Goal
a.Kaggle Elo做起来
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