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从入门到进阶，所用到机器学习资料，包括书、视频、源码。文章首发于 Github，若下载资源请跳转 Github.

文章目录

1. 视频：
- 1.1. 吴恩达老师机器学习课程：
- 1.2. 吴恩达深度学习课程：
- 1.3. 斯坦福 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：
- 1.4. fast.ai：
- 1.5. 百度 PaddlePaddle 公开课：
- 1.6. 徐亦达老师机器学习课程：
- 1.7. 李宏毅深度学习课程：
- 1.8. 谷歌机器学习速成：
2. 书籍：
- 2.1. Keras：
- 2.2. TensorFlow：
- 2.3. NLP：
- 2.4. 机器学习：
- 2.5. 深度学习：
3. 框架：
4. 机器学习博客

1. 视频：

1.1. 吴恩达老师机器学习课程：

Coursera
网易云课堂
英文笔记
中文笔记、字幕

1.2. 吴恩达深度学习课程：

Coursera
网易云课堂
笔记

1.3. 斯坦福 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：

官网
网易云课堂

1.4. fast.ai：

1.5. 百度 PaddlePaddle 公开课：

http://ai.baidu.com/paddlepaddle/openCourses

机器学习入门
机器学习模型
深度学习基础

1.6. 徐亦达老师机器学习课程：

官网
Github
哔哩哔哩
百度云

1.7. 李宏毅深度学习课程：

官网
哔哩哔哩

1.8. 谷歌机器学习速成：

课程
练习
术语库

2. 书籍：

2.1. Keras：

《Deep Learning with Python》
难度：低；推荐：☆☆☆☆☆
《Deep Learning with Keras》
难度：低；推荐：☆☆☆☆

2.2. TensorFlow：

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》
难度：中；推荐：☆☆☆☆☆
《Learning TensorFlow》
《TendorFlow Machine Learning cookbook》
难度：中；推荐：☆☆☆☆☆

2.3. NLP：

《Deep Learning in Natural Language Processing》
《Natural Language Processing with TensorFlow》
《Mastering Natural Language Processing with Python》
《Text Analytics with Python》

2.4. 机器学习：

《统计学习方法》
难度：中；推荐：☆☆☆☆☆
《Pattern Recognition and Machine Learning》
难度：高；推荐：☆☆☆☆☆
《机器学习实战》
难度：低；推荐：☆☆☆☆
《Machine Learning yearning》
《美团机器学习实战》
《集体智慧编程》
难度：低；推荐：☆☆☆☆
《百面机器学习算法工程师带你去面试》

2.5. 深度学习：

《Deep Learning》中文版
难度：高；推荐：☆☆☆☆☆
《神经网络与深度学习》
难度：中；推荐：☆☆☆☆
《神经网络与深度学习》
难度：中；推荐：☆☆☆☆
《Deep Learning with python A Hands on Introduction》

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3. 框架：

基础框架	机器学习	深度学习
pandas	sklearn	Keras
imbalanced-learn	LightGBM	TensorFlow
xLearn	XGBoost	PyTorch
	CatBoost	PaddlePaddle

4. 机器学习博客

Open AI：
由 Elon Musk 提出建立的一个人工智能非营利组织，定期发布有关自然语言处理，图像处理和语音处理等先进人工智能技术的研究。
Distill：
编辑和策展团队由来自 Google Brain，DeepMind，Tesla 和其他着名组织的科学家组成。致力于清晰的解释机器学习。
BAIR 博客：
加州大学伯克利分校的伯克利 AI 研究（BAIR）小组设立。BAIR 博客旨在传播 BAIR 在人工智能研究方面的研究成果，观点和最新情况。
DeepMind：
DeepMind 的大名，我想很多人已经知道了。
Andrej Karpathy 的博客：原博客、Medium
特斯拉的人工智能总监，很多人也许看过他的博客，但是不知道这个人。现在他已经转战 Medium，很多文章发布在 Medium。
Colah 的博客：
Christopher Olah 是 Google Brain 的研究科学家。旨在用简单的方式解读神经网络。
WildML：
博主同样来自 Google Brain，写作的主要焦点是深度学习。
Ruder 的博客：
博主是一位博士生，博客以深度学习和自然语言处理为主。
FAIR博客：
FAIR 的大名就不多讲了，我想很多人知道，很多精彩论文出自 FAIR，博客讨论了人工智能，深度学习，机器学习，计算机视觉及其在 Facebook 自研产品上的实际应用。
Adit Deshpande 的博客：
UCLA 的一名本科生（自愧不如啊），很多内容为初学者准备，由浅入深，层层递进。
inFERENCe的博客：
剑桥的博士，与 Twitter Cortex 合作。他撰写了关于概率推理，生成模型，无监督学习。
Andrew Trask 的博客：
非常推荐，博主是 DeepMind 的研究科学家和博士。简单列几篇他的博客：
- Tutorial: Deep Learning in PyTorch
- Anyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python (Part 1: RNN)

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1.1. 吴恩达老师机器学习课程：

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1.5. 百度 PaddlePaddle 公开课：

1.6. 徐亦达老师机器学习课程：

1.7. 李宏毅深度学习课程：

1.8. 谷歌机器学习速成：

2. 书籍：

2.1. Keras：

2.2. TensorFlow：

2.3. NLP：

2.4. 机器学习：

2.5. 深度学习：

3. 框架：

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1.4. fast.ai：

1.5. 百度 PaddlePaddle 公开课：

1.6. 徐亦达老师机器学习课程：

1.7. 李宏毅深度学习课程：

1.8. 谷歌机器学习速成：

2. 书籍：

2.1. Keras：

2.2. TensorFlow：

2.3. NLP：

2.4. 机器学习：

2.5. 深度学习：

3. 框架：

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