我的知乎“黄海广”，目前已经有20453粉丝，点赞数23533，是比较热门的知乎个人号。本文分享下我的几篇高赞文章，可以说这7篇文章是人工智能入门的宝典。（黄海广）

黄海广的知乎地址：

https://www.zhihu.com/people/fengdu78

高赞文章TOP7：

1.吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记打印版-公布源文件 (点赞数：6578+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35940466

本文公布了吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记和相关视频等资源。

资源地址：

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

2.机器学习必备宝典-《统计学习方法》的python代码实现及课件(点赞数：1056+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/50552396

简介：《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。本文根据网上资料用python复现了课程内容，并提供本书的代码实现、课件下载。

备注：本文可能是目前最全的《统计学习方法》的代码实现，github star高达6900+。在今年7月份的GMIS大会上我碰到了李航老师，加了微信，他对我的这个github给予肯定，李航老师不但学识渊博，而且平易近人，并接受邀请加入了我的博士微信群。

资源地址：

https://github.com/fengdu78/lihang-code

3.强烈推荐的TensorFlow、Pytorch和Keras的样例资源（深度学习初学者必须收藏）(点赞数：2174+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51866340

TensorFlow、Keras和Pytorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。

资源地址：

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

https://github.com/erhwenkuo/deep-learning-with-keras-notebooks

https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial

4.推荐：常见算法的python实现（github上25000多star）(点赞数：1785+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/63754427在github上发现一个25000多star的仓库，把各种常见算法用python实现了，而且还有动图演示，非常值得推荐。https://github.com/TheAlgorithms/Python
5.重磅推荐《南瓜书》：周志华《机器学习》的推导和解析(点赞数：1255+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/61355187

有个非盈利的开源学习组织Datawhale开源了一个github仓库：“南瓜书(PumpkinBook)”，对《机器学习》（西瓜书）里比较难理解的公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。

资源地址：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

6.Numpy练习题100题-提高你的数据分析技能(点赞数：1851+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57872490

本文总结了Numpy的常用操作，并做成练习题，练习题附答案建议读者把练习题完成。作者认为，做完练习题，Numpy的基本操作没有问题了，以后碰到问题也可以查这些习题。

资源地址：

https://github.com/rougier/numpy-100

7.推荐-45篇让你跟上AI时代的论文(点赞数：1137+)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/69217673

而AI领域的发展会是IT中最快的。我们所看到的那些黑客技，其后面无不堆积了大量的论文。而且都是最新、最前沿的论文。

从某种调度来讲，他们所用的技术跟书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进，就必须改变思路——从论文入手，本文给大家介绍45篇让你跟上AI时代的论文。

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往期精彩回顾

• 良心推荐：机器学习入门资料汇总及学习建议

• 黄海广博士的github镜像下载（机器学习及深度学习笔记及资源）

• 机器学习小抄-（像背托福单词一样理解机器学习）

• 首发：深度学习入门宝典-《python深度学习》原文代码中文注释版及电子书

• 机器学习必备宝典-《统计学习方法》的python代码实现、电子书及课件

• 重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！

• 图解word2vec(原文翻译)

• 斯坦福CS229机器学习课程的数学基础（概率论和线性）

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