机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 入门建议参考《机器学习实战》，分为4个部分，分别是分类（有监督学习，包括 ...

今天总结了一些关于机器学习的书籍。其中给我最打动的应该还是周志华老师的西瓜书也就是周志华《机器学习》，然后这里给大家把这个资源的链接放进来，方便下载链接:https://pan.baidu.com/s/1oTJjTkxK0PuV2nRExq1wcA 提取码:odp0真的讲的非常清晰! ...

如果你还在苦苦寻找机器学习和深度学习入门资料的话，或许可以看看本文我的一些推荐，这些材料我自己都学过一遍，分享一下点评，希望对你有帮助。注意，本文只是点评这些资源，不提供任何资源的盗版下载，所有资源我本人都是正版获取也不会对外分享。 1 Coursera机器学习 by Andrew Ng ...

从机器学习到深度学习资料整理 　　在过去的大半年中，博主一直在进行人工智能相关知识的自学。由于人工智能最近两年的火热，从网上能够找到非常多的资料，包括：MOOC、博客等，博主也花费了很多的时间从众多的资源中找到了一条“从入门到进阶”的学习之路。在此，博主根据自己的学习体验，将所用到的资料汇总 ...

机器学习和深度学习资料合集 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子. 《Brief History ...

探索机器学习，使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子；探索各种训练模型；使用TensorFlow库构建和训练神经网络，深入神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习，学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术。 主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章，涵盖 ...

机器学习的三个步骤，包括了表示、评价、优化这样三个步骤，在这三个步骤当中会用到不同的数学公式来分别解决这三个问题。用到的基础数学都包括线性代数，概率统计，还有最优化理论。这是在机器学习当中用到的最基础的一些数学工具。 《普林斯顿微积分读本(修订版)》中文PDF，673页，带书签目录，文字 ...

Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 机器学习( ...