机器学习&深度学习学习资料汇总

书籍

• 《机器学习》：周志华 西瓜书

• 《深度学习》：花书

• 《数学之美》：自然语言处理

• 《统计学习方法（第二版）》 李航

• 《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》

• 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn,Keras,and TensorFlow》

课程

• 机器学习cousera 吴恩达 https://www.coursera.org/learn/machine-learning

• 深度学习cousera 吴恩达

  这个有四部分内容直接在http://cs230.stanford.edu/syllabus/进入

• cs229 机器学习 斯坦福大学 吴恩达主讲 侧重理论

作业答案：https://github.com/zyxue/stanford-cs229

• cs231n 深度学习和计算机视觉的cv 斯坦福大学

• cs224d 深度学习和自然语言处理nlp 斯坦福大学

• cs234 强化学习

• 台湾李宏毅老师的课程，讲的挺好的，视频在youtube，http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html

  说明：coursera有配套的编程联系，直接在网页上可以做很方便，而且对于知识的讲解比较清晰，比较容易弄懂，推荐。

• fast.ai 课程 比较偏向实践应用 课程用的fastai的库来讲解的

• 台大林轩田老师：https://www.youtube.com/watch?v=nQvpFSMPhr0&list=PLXVfgk9fNX2I7tB6oIINGBmW50rrmFTqf

课程笔记

• 台湾大学李宏毅老师：https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/

• 台大林轩田老师课程作业：https://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/51085129

博客

• 怎么训练神经网络？

https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/

• 哪里可以跟进最新的ML动态

https://www.quora.com/What-are-the-best-regularly-updated-machine-learning-blogs-or-resources-available

• Github深度学习的书籍以及相关文章汇总

https://github.com/Mikoto10032/DeepLearning

• 教程那么多，你……看完了吗？

https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-02-07-3

• 2019年机器之心干货教程都在这里了

https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-02-03-10

• 吐血推荐，B站最强学习资源汇总（数据科学，机器学习，python）

https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-04-14-3

推荐网站

http://deeplearning.net/

google的AI博客：https://ai.googleblog.com/

论文&代码：https://www.paperswithcode.com/

文章

matplotlib常用绘图： https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/

图像分割：https://neptune.ai/blog/image-segmentation-tips-and-tricks-from-kaggle-competitions?utm_source=reddit&utm_medium=post&utm_campaign=blog-image-segmentation-tips-and-tricks-from-kaggle-competitions

Github

问答&面试

深度学习500问：https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions

包含机器、深度学习，算法：https://github.com/DarLiner/Algorithm_Interview_Notes-Chinese

技术面试相关知识：https://github.com/CyC2018/CS-Notes

一些深度学习优秀的文章汇总：https://github.com/Mikoto10032/DeepLearning

从0开始书写ML代码资料汇总：

https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch

https://github.com/ddbourgin/numpy-ml

数据科学入门代码：https://github.com/joelgrus/data-science-from-scratch

《机器学习实战》配套代码，从0开始的： https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction3x

入门&学习

Hands-on ML配套代码：https://github.com/ageron/handson-ml2

高星项目，包含TF&PyTorch例子：https://github.com/madewithml/lessons

人工智能知识树：https://github.com/apachecn/ai-roadmap/tree/master/v1.0

Tensorflow2.0入门学习：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days/