机器学习and深度学习学习资料

你可能经常听到周边人说：机器学习，深度学习，机器视觉等词汇，也浏览过一些介绍性质的文章，对这些概念有了大概的认知；或许你也会有深入研究的冲动，欢迎入坑，整理一下入坑的准备工作 ~_~

机器学习部分：

先列个书单：

• 《机器学习--周志华》 可以边看边补数学基础知识：概率论，数理统计，线性代数等。
•  斯坦福 Andrew Ng CS229 机器学习课程，这个公开课很nice，讲师是业内的大牛，推荐

• Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications：这本书是为程序员写的。书中简略介绍相关理论，重点以程序为例，介绍web中的实际问题和解决办法。你可以买来这本书，阅读，并且做一些练习。

• Machine Learning for Hackers  （中文版：机器学习:实用案例解析 ）：我建议你在阅读了《Programming Collective Intelligence》一书之后，再阅读这本书。这本书中也提供了很多实践练习，但是涉及更多的数据分析，并且使用R语言。

• Machine Learning: An Algorithmic Perspective：这本书是《Programming Collective Intelligence》的高级版本。它们目的相同（让程序员开始了解机器学习），但是这本书包括一些数学知识，参考样例和phython程序片段。建议在看完《Programming Collective Intelligence》之后来阅读这本书。
• Machine Learning（中文版：计算机科学丛书:机器学习 ）：这是一本教科书，包括了一些规则和参考资料，为每个算法提供了相关讲解。

程序员福利：

• 机器学习算法原理：https://github.com/wepe/MachineLearning
• 机器学习实战原书内容与批注：https://github.com/apachecn/MachineLearning
• 机器学习的Python 实现：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#1-%E4%BB%A3%E4%BB%B7%E5%87%BD%E6%95%B0
• 机器学习算法优缺点：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755
• 进阶清单: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning

深度学习部分：

（一）神经网络

• http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html
• http://python.jobbole.com/82208/

（二）深度学习

• 有个中文入门系列（7篇文章，涉及基础概念的讲解）：

https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/Deep%20Learning/default.html?page=3

• 斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程：http://www.52ml.net/12019.html

  翻译版：http://blog.youkuaiyun.com/column/details/13835.html

         博客解析：http://blog.youkuaiyun.com/koala_tree

• 《Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列》：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8775488

• 深度学习基础进阶（四篇）：https://www.52ml.net/21395.html
• 《深度学习》，本书适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

英文版地址： http://www.deeplearningbook.org/

中文版： https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases

（三）框架（不全，持续更新）

TensorFlow：

• http://blog.youkuaiyun.com/xummgg/article/details/69214366

• http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html

上面的书单我收集了下电子版，资料有点大，只好分成三部分上传，ps：请原谅我的小私心，赚点积分（设的最低2积分）

下载地址：

http://download.youkuaiyun.com/download/piaoxuezhong/10124418

http://download.youkuaiyun.com/download/piaoxuezhong/10124420

http://download.youkuaiyun.com/download/piaoxuezhong/10124441

11.24增补篇：（以前总觉得知乎是文艺青年的乐园，请原谅我以前对知乎的偏见）

（1）机器视觉、机器学习及相关从业人员每天必看的站点有哪些？

https://www.zhihu.com/question/54423154/answer/263387445

（2）机器学习初学者必须知道的十大算法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31073813

（3）有哪些比较好的机器学习，深度学习的网络资源可利用？

https://www.zhihu.com/question/43664024/answer/257436186

（4）零基础入门深度学习（总计六章）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25628246

（5）理解CNN的应用和设计功能

Andrej Karpathy:「What a Deep Neural Network thinks about your #selfie」

Quora:「what is a convolutional neural network?」

（6）斯坦福课程 CS231n系列

https://www.52ml.net/20815.html

（7）MIT书籍：Deep Learning(Goodfellow,Bengio&Courville,2016)

http://www.deeplearningbook.org/

11.26增补部分：

来源：雷锋网
1. 深度学习零基础进阶大法
2. 深度学习零基础进阶第二弹
3. 深度学习零基础进阶第三弹
4. 深度学习零基础进阶第四弹