你可能經(jīng)常聽到周邊人說(shuō)：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，機(jī)器視覺等詞匯，也瀏覽過(guò)一些介紹性質(zhì)的文章，對(duì)這些概念有了大概的認(rèn)知；或許你也會(huì)有深入研究的沖動(dòng)，歡迎入坑，整理一下入坑的準(zhǔn)備工作 ~_~

機(jī)器學(xué)習(xí)部分：

先列個(gè)書單：

• 《機(jī)器學(xué)習(xí)--周志華》 可以邊看邊補(bǔ)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)：概率論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)，線性代數(shù)等。
• ?斯坦福 Andrew Ng CS229 機(jī)器學(xué)習(xí)課程，這個(gè)公開課很nice，講師是業(yè)內(nèi)的大牛，推薦

• Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications：這本書是為程序員寫的。書中簡(jiǎn)略介紹相關(guān)理論，重點(diǎn)以程序?yàn)槔?#xff0c;介紹web中的實(shí)際問題和解決辦法。你可以買來(lái)這本書，閱讀，并且做一些練習(xí)。

• Machine Learning for Hackers? （中文版：機(jī)器學(xué)習(xí):實(shí)用案例解析?）：我建議你在閱讀了《Programming Collective Intelligence》一書之后，再閱讀這本書。這本書中也提供了很多實(shí)踐練習(xí)，但是涉及更多的數(shù)據(jù)分析，并且使用R語(yǔ)言。

• Machine Learning: An Algorithmic Perspective：這本書是《Programming Collective Intelligence》的高級(jí)版本。它們目的相同（讓程序員開始了解機(jī)器學(xué)習(xí)），但是這本書包括一些數(shù)學(xué)知識(shí)，參考樣例和phython程序片段。建議在看完《Programming Collective Intelligence》之后來(lái)閱讀這本書。
• Machine Learning（中文版：計(jì)算機(jī)科學(xué)叢書:機(jī)器學(xué)習(xí)?）：這是一本教科書，包括了一些規(guī)則和參考資料，為每個(gè)算法提供了相關(guān)講解。

程序員福利：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理：https://github.com/wepe/MachineLearning
• 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)原書內(nèi)容與批注：https://github.com/apachecn/MachineLearning
• 機(jī)器學(xué)習(xí)的Python 實(shí)現(xiàn)：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#1-%E4%BB%A3%E4%BB%B7%E5%87%BD%E6%95%B0
• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點(diǎn)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755
• 進(jìn)階清單:?https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning

深度學(xué)習(xí)部分：

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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

（二）深度學(xué)習(xí)

• 有個(gè)中文入門系列（7篇文章，涉及基礎(chǔ)概念的講解）：

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

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

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

  翻譯版：http://blog.csdn.net/column/details/13835.html

? ? ? ?? 博客解析：http://blog.csdn.net/koala_tree

• 《Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）學(xué)習(xí)筆記整理系列》：http://blog.csdn.Net/zouxy09/article/details/8775488

• 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)進(jìn)階（四篇）：https://www.52ml.net/21395.html
• 《深度學(xué)習(xí)》，本書適合各類讀者閱讀，包括相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生或研究生，以及不具有機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)背景、但是想要快速補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)知識(shí)，以便在實(shí)際產(chǎn)品或平臺(tái)中應(yīng)用的軟件工程師。

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

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

（三）框架（不全，持續(xù)更新）

TensorFlow：

• http://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366

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

上面的書單我收集了下電子版，資料有點(diǎn)大，只好分成三部分上傳，ps：請(qǐng)?jiān)徫业男∷叫?#xff0c;賺點(diǎn)積分（設(shè)的最低2積分）

下載地址：

http://download.csdn.net/download/piaoxuezhong/10124418

http://download.csdn.net/download/piaoxuezhong/10124420

http://download.csdn.net/download/piaoxuezhong/10124441

11.24增補(bǔ)篇：（以前總覺得知乎是文藝青年的樂園，請(qǐng)?jiān)徫乙郧皩?duì)知乎的偏見）

（1）機(jī)器視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)從業(yè)人員每天必看的站點(diǎn)有哪些？

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

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者必須知道的十大算法

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

（3）有哪些比較好的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)資源可利用？

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

（4）零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)（總計(jì)六章）

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

（5）理解CNN的應(yīng)用和設(shè)計(jì)功能

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

Quora:「what is a convolutional neural network?」

（6）斯坦福課程 CS231n系列

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

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

http://www.deeplearningbook.org/

11.26增補(bǔ)部分：

來(lái)源：雷鋒網(wǎng)
1.?深度學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)進(jìn)階大法
2.?深度學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)進(jìn)階第二彈
3.?深度學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)進(jìn)階第三彈
4.?深度學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)進(jìn)階第四彈

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习资料汇总的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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